既存の修復アルゴリズムは大きな欠損領域を処理する際に偽影を生じやすく、元の画像の意味と一致しない問題に対処するため、ゲート付き畳み込みと注意転移に基づく二次画像修復手法を提案する。本手法は修復対象画像の内部意味情報が修復ネットワークに与える影響を強化し、修復結果の全体的な意味的一貫性を確保する。まず、多層の畳み込みを用いて欠損画像を粗修復し、その後、改良された細修復ネットワークに粗修復結果を入力し、ゲート付き畳み込みおよび注意転移ネットワークを用いて画像内部のテクスチャ詳細を修復する。エンコード・デコード段階でSimAMモジュールを注意メカニズムとして導入し、修復対象画像内の重要な情報の選別能力を強化する。最後にスペクトル正規化を施したマルコフ識別器により真偽を判別し対抗損失を提供し、知覚損失とマルチスケール構造類似度損失を再構築損失として使用し、それを対抗損失と組み合わせて損失関数とする。他の画像修復手法との比較実験により、本手法は構造類似度を1.47%、ピーク信号雑音比を5.48%向上させ、よりリアルで自然な修復結果を得られ、さまざまなサイズの欠損において理想的な修復効果を実現した。

画像処理;画像修復;ゲート付き畳み込み;注意転移;対抗損失