基于生成对抗网络的语意图像修复开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像修复作为计算机视觉和图像处理领域的一项重要任务，旨在对图像中缺失或损坏的区域进行合理的填充和恢复，使其尽可能地与原始图像保持一致。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，生成对抗网络（generativeadversarialnetworks，gans）在图像生成、图像修复等领域展现出巨大的潜力。

语义图像修复作为图像修复领域的一个重要分支，旨在利用图像的语义信息来指导修复过程，以生成更加真实、合理的修复结果。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像修复是一个经典的计算机视觉问题，多年来，研究者们提出了许多传统方法，例如基于纹理合成的方法、基于扩散的方法等。

然而，这些传统方法在处理大面积缺失或复杂场景的图像时存在局限性。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像修复带来了新的机遇。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究基于生成对抗网络的语义图像修复方法，主要内容包括以下几个方面：
1.语义信息提取:研究如何有效地从图像中提取语义信息，例如使用预训练的语义分割模型或目标检测模型来获取图像中的物体类别、位置、形状等信息。

2.语义信息融合:研究如何将提取到的语义信息有效地融入到生成对抗网络中，例如将语义信息作为生成器的输入，或设计特殊的网络结构来融合语义信息和图像特征。

3.生成对抗网络设计:研究如何设计生成对抗网络的结构，使其能够更好地学习图像的语义信息和修复图像的缺失区域。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：深入研究国内外关于图像修复、生成对抗网络、语义信息提取等方面的文献资料，了解相关领域的最新研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.模型构建阶段：基于生成对抗网络的框架，设计并实现一种新型的语义图像修复模型。

该模型将包含语义信息提取模块、生成器网络、判别器网络等关键组件。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新型的语义信息融合方法：本研究将探索新的方法将语义信息融入到生成对抗网络中，例如设计新的网络结构或损失函数，以提高修复结果的真实性和合理性。

2.设计更加高效的生成对抗网络结构：本研究将探索更加高效的生成对抗网络结构，例如使用轻量级网络结构或模型压缩技术，以提高模型的运行效率，并降低模型的计算复杂度。

3.探索新的损失函数设计：本研究将探索新的损失函数设计，例如将语义信息融入到损失函数中，以更好地指导模型的训练，并提高修复结果的质量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.赵凯,李云松,王超,等.基于生成对抗网络的图像修复技术综述[j].计算机应用研究,2022,39(06):1601-1610.

2.张旭,王春晓,刘佳,等.基于生成对抗网络的图像修复技术研究综述[j].系统仿真学报,2022,34(04):778-790 801.

3.郭雨桐,王向阳.基于生成对抗网络的图像修复技术综述[j].智能系统学报,2021,16(06):1137-1153.