查询结果:   胡敏,李良福.基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法[J].计算机应用与软件,2019,36(6):202 - 208.
中文标题
基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
228
英文标题
THE CRACK IMAGE RESTORATION METHOD BASED ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK
作 者
胡敏 李良福 Hu Min Li Liangfu
作者单位
陕西师范大学计算机科学学院 陕西 西安 710119     
英文单位
College of Computer and Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119, Shaanxi, China     
关键词
路面裂缝 深度学习 生成式对抗网络 图像修复
Keywords
Pavement crack Deep learning Generative adversarial network Image restoration
基金项目
国家自然科学基金项目(61573232,61401263)
作者资料
胡敏,硕士生,主研领域:深度学习,计算机视觉。李良福,副教授。 。
文章摘要
提出一种基于生成式对抗网络的裂缝图像修复方法。在修复过程中,对障碍物所在位置进行信息擦除获得待修复图像。使用生成式对抗网络生成相应的裂缝图像,为待修复图像和生成图像分别覆盖距离加权掩膜,并计算获得修复块。对修复块与待修复图像的拼接图像进行优化获得最终修复结果。实验结果表明,该方法可对裂缝图像进行了准确修复。与传统的修复方法相比,使用该方法修复后的裂缝图像较之前方法峰值信噪比提升了0.6~0.9 dB,实现了在有限的裂缝数据集条件下,生成大量还原度较高的裂缝图像。
Abstract
We proposed a crack image restoration method based on generative adversarial network. In the restoration process, the obstacle location information was erased to obtain the defective image, and the corresponding crack image was generated by using the generated adversarial network. Distance weighting mask was covered for the defective image and the generated image respectively, and the repair block was achieved. Then, the joint image of the repair block and the defective image was optimized to obtain the final restoration result. The experimental results show that the proposed method can repair the crack image accurately. Compared with the traditional restoration method, the peak signal-to-noise ratio of restored image is increased by 0.6 dB to 0.9 dB, which generaes a large number of crack images with high reduction degree under the condition of limited crack data set.
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