[发明专利]图像修复方法和装置

权利要求书

1.一种图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取包括擦除部分区域的原始图片，并使用预设智能体对所述擦除部分区域进行分类处理，获取擦除区域类型概率图；

S2，获取所述擦除部分区域中的待修复目标区域输入自适应局部图像修复网络中，获取局部图像修复结果，其中，所述自适应局部图像修复网络采用一系列并行的解码卷积网络对局部区域进行恢复，每一分支特定的针对某一种类型的遮盖方式进行恢复；

S3，根据所述局部图像修复结果和所述擦除区域类型概率图进行加权求和，获取局部修复结果，根据所述局部修复结果更新所述原始图片；

S4，重复执行步骤S1-S3，直到所述擦除部分区域完全修复，获取修复图像；

其中，原始图像和修复图像的相似度损失函数为：

L_SIM＝λ_perceptualL_perceptual+λ_ssimL_SSIM+L_weightedl1 (1)

其中，L_perceptual,L_SSIM和L_weightedl1分别为理解损失函数，结构相似度损失函数和加权L₁损失函数，λ_*为对应项的学习率权重系数；

所述使用预设智能体对所述擦除部分区域进行分类处理，获取擦除区域类型概率图中的结构相似度损失函数为：

L_mask＝λ_cL_c+λ_eL_e (2)

其中，L_c和L_e分别为局部一致性损失函数和交叉熵损失函数，λ_*为对应项的学习率权重系数；

所述预设智能体使用卷积长短期记忆网络对所述原始图像进行特征的提取，并对历史操作信息进行存储，使用语义理解损失函数为：

R＝-γ^T·L_SIM(I_gt,I_T) (3)

其中，γ为衰减系数，I_gt和I_T分别为当前区域的真实结果和预测结 果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设智能体对所述擦除部分区域进行分类处理，获取擦除区域类型概率图，包括：

通过卷积网络对所述擦除部分区域的遮盖类型进行分类，获取所述擦除部分区域中各个点属于任一类型的概率值，获取擦除区域类型概率图。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述擦除部分区域中的待修复目标区域，包括：

根据所述擦除区域类型概率图获取各个点的概率值；

根据所述各个点的概率值确定中心点，根据所述中心点确定所述待修复目标区域。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述擦除部分区域中的待修复目标区域输入自适应局部图像修复网络中，获取局部图像修复结果，包括：

根据所述待修复目标区域的类型确定目标解码网络；

通过所述目标解码网络对所述待修复目标区域进行处理，获取局部图像修复结果。