图像缺损修复研究旨在通过计算机自动修复图像中的缺损内容。近年来,深度神经网络技术的出现有效 促进了相关研究的发展。本文针对该类研究进行了系统梳理和综合介绍。依据网络架构类型,具体将方法分为五 类:Context-Encoder 类、U-Net 类、CGAN 类、DCGAN 类以及 StackGAN 类。我们具体分析了每类方法的思路、 特点、优势和缺陷,并基于系统性实验,在公开大规模数据集上客观对比评价每一类方法的精度和性能。最后对 目前相关工作中存在的问题和挑战进行了阐述和介绍。

http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/10-lyl-y-20211216161625.pdf

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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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