计算机工程与应用

作者：李云红, 郝特吉, 苏雪平, 陈伟重, 王梅, 冯准若, 李仕博

单位：西安工程大学 电子信息学院，西安 710600；

关键词：图像修复,边缘修复,变换器,地质移动距离,灰度共生矩阵

基金：国家自然科学基金青年基金（62403368）；陕西省自然科学基础研究重点项目（2022JZ-35）；陕西省自然科学基础研究项目（2024JCYBMS-455）；西安市科技局“科学家+工程师”队伍建设项目（25KGYB00029）。

针对现有图像修复方法普遍存在的边界不清晰、细节丢失等问题，提出了一种由残差网络和部分卷积（partial convolution）组成的边缘修复网络。将受损的边缘图与灰度图像连同掩码，一起输入到边缘修复网络，修复出大致的边缘细节，利用修复的边缘图填充受损图像中的孔洞，并将多个尺度的边缘分别融合到图像粗修复网络的卷积层和变换器（Transformer）中。同时，图像灰度共生矩阵的地质移动距离被加入到生成器总损失中，以提供相邻像素间的差异。在CelebA-HQ和Paris StreetView数据集上的实验表明：该方法相比基线网络在小掩码（small mask）率下FID降低0.25、0.13，P-IDS提升了0.47、1.10个百分点，U-DIS提升0.90、1.22个百分点；在大掩码（large mask）率下FID降低0.18、0.19，U-DIS提升0.23、1.56个百分点。所提方法探讨了多尺度边缘图像融合和灰度共生矩阵的地质移动距离对网络模型的提升作用，且在视觉上显著改善了修复区域的边缘锐度与纹理自然度，有效解决了修复图像中出现的边界不清晰和细节丢失等问题，多个指标性能明显优于对比算法。

来源：2026年第6期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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