文章摘要:基于深度学习的图像修复方法已经取得较大的进展，目前大多数的图像修复方法都是基于输入的掩模对图像的退化区域进行修复。基于这一观察，提出了两阶段的盲图像修复网络，由掩模预测网络和图像修复网络组成。整个修复过程无需输入掩模，掩模预测网络可以根据输入图像自动检测图像退化区域并生成掩模，图像修复网络根据预测掩模对输入图像的缺失部分进行修复。为了更好地利用全局上下文信息，基于上下文门卷积设计了一个上下文门残差块(CGRB)模块来提取特征信息。另外，还提出了空间注意力残差块(SARB)对远距离图像像素的关系进行建模，过滤了一些无关的细节信息。在CelebA-HQ、FFHQ和PairsStreet数据集上的大量实验结果表明，该改进算法优于其他对比方法，而且能生成令人信服的图像。

文章关键词:图像修复,盲图像修复,上下文门卷积,上下文门残差块,空间注意力残差块,

项目基金:国家自然科学基金项目(61303093，61402278),

论文作者:温静^1,2 于冰^1,2 

作者单位:1. 上海大学上海电影学院 2. 上海电影特效工程技术研究中心 

论文分类号: TP391.41

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文章来源：《中国修复重建外科杂志》 网址: http://www.zgxfzjwkzz.cn/qikandaodu/2021/0901/1627.html

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