基于离散小波变换的细节增强的图像修复优化方法  

作　　者：郑博伟 李宗辉[1] 陈锐彬[1] 黄梅佳 ZHENG Bowei;LI Zonghui;CHEN Ruibin;HUANG Meijia

机构地区：[1]揭阳职业技术学院信息工程系,广东揭阳522000

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第6期46-51,共6页Information Technology and Informatization

基　　金：2022年揭阳职业技术学院科学研究项目“基于深度学习的图像修复技术的研究”(2022JYCKY05)。

摘　　要：针对现有基于小波变换的深度图像修复方法存在的不足进行优化,提出了一种基于离散小波变换的细节增强的深度图像修复优化方法。首先,采用一种求和方法将现有方法中的冗余高频信息加以利用,进一步增强修复图像的高频细节;其次,提出一种基于稠密神经网络(DenseNet)的判别网络结构,改进原有方法中的判别网络结构,以提高修复图像的质量;最后,在多个公共数据集上进行大量实验,实验结果表明,所提出的优化方法具有有效性。

关 键 词：图像修复 高频信息 稠密神经网络 判别网络 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]