技术详细介绍
技术原理
图像合成及修复是利用已知信息合成新的信息或恢复丢失信息。图像合成及修复技术是一种对视觉感知过程的学习和理解，是一个不确定问题，没有唯一解的存在，合成或修复后的图像的合理性取决于视觉系统的接受程度。该项目的技术特点在于结合机器学习及非线性优化算法实现可编辑的图像合成及修复，该技术能够根据用户的意见及需求合成新图像或对原图像进行编辑。相关研究成果已发表学术论文及撰写发明专利。
技术先进性
基于深度学习的图像修复能够有效拟合样本数据的非线性特性：如图像的语义信息、纹理信息、结构边缘信息及颜色信息等，生成视觉效果上更加自然合理的修复效果；
基于非线性优化的图像修复具有可解释性和可控制性，用户能够根据自己的需求生成不同的修复效果；
结合深度学习与传统图像处理方法，系统能够自动检测待修复区域并提供高清晰度的图像合成及修复效果。
应用市场
图像是人类获取和交换信息的主要来源，该项目的主要应用市场包含但不限于：图像编辑，影视特技制作，虚拟现实及数字文化遗产保护。 