基于深度图的图像修复

资 源 简 介

基于深度图的图像修复

详 情 说 明

基于深度图的图像修复是一种结合深度信息的图像修复技术，它利用场景的深度信息来指导缺失区域的修复过程。这种方法相比传统修复技术可以更好地保持场景的空间一致性。

在实现思路上，主要分为以下几个关键环节： 深度估计网络先对输入图像进行深度预测，生成对应的深度图。深度图提供了场景中各像素点的空间位置信息。 深度引导的修复网络利用原始图像和深度图作为联合输入，通过编码器提取多尺度特征。 在特征融合阶段，深度特征和图像特征被巧妙地结合，确保修复区域的空间合理性。 生成对抗网络(GAN)框架被用来优化修复结果，判别器学习区分真实图像和修复图像。

技术优势方面，深度信息帮助系统更好地理解场景结构，特别适合处理具有明显景深变化的图像。例如在建筑场景中，可以保持墙面线条的连续性；在自然场景中，可以保持前景和背景的合理关系。

这种方法的一个典型应用是VR/AR内容生成，需要从单张图片中恢复完整的3D场景信息。深度引导的修复可以有效避免传统方法中常见的结构扭曲问题。