终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 智能制造未定级

图像修复是指对受到损坏的图像进行修复重建或者去除图像中的多余物体。用途是修复不完全的图像、去除污物、去除文字、去除不想要的目标，最终达到完美的效果。图像修复具有十分悠久的历史，早在古代就已经有对书画文物、壁画等进行修复。然而，古代的修复方法需要人工进行操作，不但需要耗费大量的人力财力，而且要求修复者具有丰富的经验和技术，稍有不慎就会造成不可逆转的破坏。 随着网络技术的发展，人们再生活中越来越频繁的需要图像修复的技术，传统人工修复的方法已经无法满足市场的大量需求。如今，图像修复已是计算机图形学和计算机视觉中的一个研究热点，在文物保护、影视特技制作、虚拟现实、多余物体剔除等方面有着重大的应用价值。图像修复过程带有高度的主观性，现有的大多数深度学习方法将图像修复视为一个条件生成问题，输入到输出的映射是一对多，最后生成的一个最优结果。我们选择pytorch作为深度学习的框架，对于处理图像的功能实现模块并进行合理运用，考虑算法的进一步优化，达到最终的目的。