[发明专利]一种图像修复方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像修复方法，其特征在于，所述图像修复方法包括：

由待修复的图像生成多个破损图像，确定所述破损图像所在位置对应的完好图像，所述破损图像为破损图像与完好图像融合的图像；

将所生成的多个破损图像与所述破损图像所在位置对应的完好图像作为训练样本，导入生成对抗网络的生成器，对生成器中的编码器和解码器之间进行特征融合，通过所述生成对抗网络学习所述待修复的图像的特征；

根据训练好的生成对抗网络对所述待修复的图像进行修复。

2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述由待修复的图像生成多个破损图像的步骤包括：

在待修复的图像的完好图像处生成多个破损模块；

将所述破损模块中每个像素点的像素值，与所述破损模块的像素点的位置对应的完好图像的像素点的像素值融合，生成多个破损图像。

3.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述通过所述生成对抗网络学习所述待修复的图像的特征的步骤包括：

将所述破损图像导入生成器，通过所述生成器生成复原图像，通过判断网络计算得到的所述复原物图像和完好图像的相似度，根据所计算的相似度优化训练所述生成器；

将破损图像导入优化后的生成器生成复原图像，将生成的复原图像和完好图像导入所述判断网络，对所述判断网络进行优化训练；

重复对所述生成器和所述判断网络进行优化训练到预定次数，或者所述生成器和所述判断网络收敛。

4.根据权利要求3所述的图像修复方法，其特征在于，所述将所述破损图像导入生成器，通过所述生成器生成复原图像的步骤包括：

将所述破损图像导入编码器，通过第一卷积核和第二卷积和交替进行卷积运算，对所述破损图像进行降维运算；

将降维后的图像导入解码器，选择第一卷积核作为反卷积核，结合编码器中相同维度的特征进行反卷积运算，生成所述破损图像对应的复原图像。

5.根据权利要求4所述的图像修复方法，其特征在于，所述通过判断网络计算得到的所述复原物图像和完好图像的相似度的步骤包括：

选用所述解码器使用的第一卷积核，对所述复原图像和完好图像进行卷积降维运算；

对降维后的图像通过激活函数确定所述复原图像和所述完好图像的相似度。