摘要: 图像修复是计算机视觉领域中极具挑战性的研究课题。近年来,深度学习技术的发展推动了图像修复性能的显著提升,使得图像修复这一传统课题再次引起了学者们的广泛关注。文章致力于综述图像修复研究的关键技术。由于深度学习技术在解决“大面积缺失图像修复”问题时具有重要作用并带来了深远影响,文中在简要介绍传统图像修复方法的基础上,重点介绍了基于深度学习的修复模型,主要包括模型分类、优缺点对比、适用范围和在常用数据集上的性能对比等,最后对图像修复潜在的研究方向和发展动态进行了分析和展望。

http://www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210100048

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图像修复(英语:Inpainting)指重建的图像和视频中丢失或损坏的部分的过程。例如在博物馆中,这项工作常由经验丰富的博物馆管理员或者艺术品修复师来进行。数码世界中,图像修复又称图像插值或视频插值,指利用复杂的算法来替换已丢失、损坏的图像数据,主要替换一些小区域和瑕疵。
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