نظرًا لأن خوارزميات الاسترجاع الحالية تميل إلى إنتاج تأثيرات وهمية وعدم توافق دلالي مع الصورة الأصلية عند التعامل مع مناطق مفقودة كبيرة، تقترح هذه الورقة طريقة استرجاع صور من الدرجة الثانية تعتمد على الالتفات المشروط والهجرة الانتباهية من خلال تعزيز تأثير الدلالة الداخلية للصورة المفقودة على شبكة الاسترجاع لضمان الاتساق الدلالي الشامل لنتائج الاسترجاع. يتم أولاً استخدام طبقات متعددة من الالتفاف لإجراء استرجاع تقريبي للصورة المفقودة؛ ثم يتم إدخال نتائج الاسترجاع التقريبي إلى شبكة تنقية محسنة، حيث يتم استخدام الالتفاف المشروط وشبكة الهجرة الانتباهية لمعالجة تفاصيل النسيج الداخلي للصورة، ويتم إدخال وحدة SimAM كآلية انتباه في مرحلة التشفير وفك التشفير لتعزيز قدرة تصفية المعلومات المهمة في الصورة المراد إصلاحها؛ أخيرًا، يتم استخدام المميز ماركوف المُطبع الطيفي للتمييز بين الحقيقي والزائف وتوفير خسارة تنافسية، ويتم استخدام خسارة الإدراك وخسارة التشابه الهيكلي متعدد المقاييس كخسارة إعادة البناء، ويتم دمجها مع خسارة التنافس كدالة خسارة. تُظهر التجارب المقارنة مع طرق استرجاع الصور الأخرى أن الطريقة المقترحة تحسن في تشابه الهيكل بنسبة 1.47٪ وفي نسبة إشارة إلى ضوضاء الذروة بنسبة 5.48٪ مقارنة بأفضل النتائج. نتائج الاسترجاع للطريقة المقترحة تبدو أكثر واقعية وطبيعية، وتم تحقيق نتائج استرجاع مثالية تحت مختلف أحجام الفقدان.

معالجة الصور;استرجاع الصور;الالتفاف المشروط;الهجرة الانتباهية;الخسارة التنافسية