기존 복원 알고리즘이 큰 영역의 결손을 처리할 때 유령 현상이 발생하고 원본 이미지의 의미론과 맞지 않는 문제를 해결하기 위해, 게이트 컨볼루션과 어텐션 전이 기반의 2차 이미지 복원 방법을 제안한다. 복원 대상 이미지 내부 의미론이 복원 네트워크에 미치는 영향을 강화하여 복원 결과의 전체 의미론적 일관성을 보장한다. 먼저 다층 컨볼루션을 사용하여 결손된 이미지를 대략적으로 복원한다. 그 다음, 대략 복원 결과를 개선된 세부 복원 네트워크에 입력하여 게이트 컨볼루션과 어텐션 전이 네트워크를 활용해 이미지 내부 질감 세부 정보를 복원한다. 인코딩 및 디코딩 단계에서 SimAM 모듈을 주의 메커니즘으로 도입하여 복원 대상 이미지 내 중요한 정보를 선별하는 능력을 강화한다. 마지막으로 스펙트럼 정규화를 적용한 마코프 판별기를 통해 진위 판단과 대립 손실을 제공하며, 지각 손실과 다중 스케일 구조 유사도 손실을 재구성 손실로 사용하고 이를 대립 손실과 결합하여 손실 함수를 구성한다. 다른 이미지 복원 방법과의 비교 실험에서 본 방법은 구조적 유사도에서 1.47%, 최대 신호대 잡음비에서 5.48% 향상된 성능을 나타냈다. 본 방법의 복원 결과는 더욱 사실적이고 자연스러우며 다양한 크기의 결손에 대해 이상적인 복원 효과를 달성한다.

이미지 처리;이미지 복원;게이트 컨볼루션;어텐션 전이;대립 손실