深度学习技术应用于高精度图像修复的源代码。

简介：
图像修复是计算机视觉领域内一项至关重要的研究课题。它在诸如数字艺术品恢复以及公安刑侦领域的面部修复等诸多实际应用场景中得到了广泛的运用。图像修复的核心难题在于，对于那些存在缺失的区域，需要生成视觉上逼真且语义上合理的像素，并且这些合成的像素必须与原始像素保持高度的一致性。 传统的图像修复技术主要分为两种：基于结构的方法和基于纹理的方法。其中，Bertalmio等人提出的BSCB模型以及Shen等人提出的基于曲率扩散的修复模型CDD，都属于具有代表性的基于结构的图像修复算法。而在基于纹理的修复算法中，Criminisi等人提出的基于patch的纹理合成算法也备受关注。尽管这两种传统算法能够有效地处理较小的破损区域，但当破损区域变得越来越大时，其修复效果却会呈现出直线下降的趋势，并且生成的修复结果往往伴随着图像模糊、结构扭曲、纹理不清晰以及整体视觉连贯性差等问题。