15、图像修复与手写汉字识别技术解析

图像修复与手写汉字识别技术解析

在当今的技术领域中，图像修复和手写汉字识别是两个备受关注的研究方向。下面将详细介绍这两个领域的相关技术和方法。

图像修复技术

在图像修复方面，研究人员进行了一系列实验来评估不同方法的性能。

实验设置

• 图像与数据集 ：使用分辨率为 256×256 的图像，这些图像带有不规则孔洞，孔洞与图像面积比分为 (0.1, 0.2]、(0.2, 0.3]、(0.3, 0.4]、(0.4, 0.5] 几个区间。实验在 CelebA - HQ、Paris StreetView Dataset 和 places2 数据集上进行。对于 Paris StreetView Dataset，使用原始的训练和测试划分；对于 CelebA - HQ，随机划分 27K 张图像用于训练，3K 张用于测试；对于 places2 数据集，选取 4100 张自然场景图像，其中 4000 张作为训练集，1000 张作为测试集。
• 数据增强 ：在训练过程中，通过从掩码数据集中随机采样掩码，然后进行随机膨胀、旋转和裁剪来增强掩码数据集。所有用于训练和测试的掩码和图像大小均为 256×256。
• 训练配置 ：使用 Adam 优化器在单个 NVIDIA RTX3090 GPU（24GB）上训练网络，批量大小为 14。

定性比较

将该方法的结果与部分卷积（PConv）和 UCTGAN 方法在 CelebA - HQ、Paris 和 Places2 数据