基于深度学习的图像补全算法综述

摘要：

图像补全是图像处理的一个研究领域,为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案,应用领域非常广泛,受到了人们的关注.经深度学习方法补全的图像具有更高的图像分辨率和可靠性,逐渐成为图像补全的主流方法之一.文中针对图像补全领域的主要问题,介绍了相关深度学习方法的基本原理和经典算法,系统而渐进地剖析了2010年以来有代表性的图像补全方法,探讨了基于深度学习的图像补全在不同领域的具体应用,并列举了该研究领域目前面临的几个问题.

关键词：图像补全、深度学习、生成对抗网络、上下文编码

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省自然科学基金20150101053JC

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：151-164