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基于生成对抗网络的图像补全研究.docx

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基于生成对抗网络的图像补全研究

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摘要

图像补全技术是将输入的含有缺失的图像补全输出一幅完整且符合人眼视觉的图像，是当前计算机视觉领域的热点研究方向，其研究具有一定的实际和应用意义。传统的图像补全技术主要是基于图像的纹理信息和结构信息对图像缺失部分进行补全的，由于图像复杂性的不断增加，传统的图像补全技术已经无法满足复杂的应用环境需求，而近年来不断发展的深度学习方法可以通过卷积神经网络结构来学习更加复杂的高级语义特性，这样就能有助于克服传统方法所遇到的瓶颈和缺陷。本文将采用深度学习策略来对图像补全问题进行研究，提供了基于深度学习

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