79、图像修复与场景文本识别的创新方法

图像修复与场景文本识别的创新方法

在计算机视觉领域，图像修复和场景文本识别是两个重要的研究方向。本文将介绍两种创新的方法，分别用于解决图像修复中的模糊和伪影问题，以及场景文本识别中的特征对齐和上下文捕捉问题。

1. 基于注意力特征融合的图像修复

当前的图像修复方法在处理图像纹理和结构时存在不足，导致合成结果出现模糊和伪影。为了解决这个问题，提出了一种基于注意力特征融合的方法。

1.1 方法优势

该方法通过注意力特征融合技术，将浅层细节传递到深层语义，并构建了一个改进的多膨胀残差块。这样，模型能够学习到包含图像纹理和结构的丰富特征，从而在填充图像空洞时生成合理的内容，避免了模糊和伪影的出现。

1.2 实验结果

• 定性结果 ：在CelebA - HQ验证集上的结果显示，该方法能够合成具有有意义的人脸轮廓和精细细节的内容，相比Gated方法表现更优。
• 定量结果 ：在Places2数据集上，使用自由形式和中心方形掩码进行定量比较。采用标准指标SSIM、PSNR和L1，结果表明该方法在大多数指标上优于其他先进方法，具体数据如下表所示：
  | Mask type | Metrics | CA | EC | Gated | HiFill | ours |
  | — | — | — | — | — | — | — |
  | free - form mask | SSIM↑ | 0.8299 | 0.9021 | 0.9124 | 0.8561 | 0.9137 |
  | | PSNR↑