图像修复模型训练方法及系统及图像修复方法与相关技术
Matlab中的图像修复与图像修复方法
Matlab中的图像修复与图像修复方法随着数字图像处理技术的发展，图像修复在许多领域中变得日益重要。
图像修复是指通过采用合适的方法和技术，对损坏或缺失的图像进行恢复或修复的过程。
在Matlab中，有许多强大的图像修复工具和算法，本文将介绍其中一些常用的图像修复方法。
一、图像修复的概览图像修复是通过恢复或修复缺失或损坏的图像信息，使图像更加完整和清晰。
在现实应用中，图像修复可以用于修复老照片、复古图片，恢复受损图像，去除图像噪声等。
图像修复方法可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。
二、基于模型的图像修复基于模型的图像修复方法使用数学模型来描述图像的生成过程，并利用模型的统计规律来实现图像修复。
最著名的基于模型的图像修复方法之一是以全变分（Total Variation，TV）为基础的方法。
全变分是一种描述图像边缘信息的数学概念，基于全变分的方法能够恢复图像的边缘信息。
通过最小化全变分正则项以及数据项的残差，可以得到修复后的图像。
另一个常用的基于模型的图像修复方法是基于稀疏表示的方法。
稀疏表示假设图像可以用少量的原子基表示，并通过最小化稀疏编码的残差来恢复图像。
通过合理选择字典和稀疏编码算法，可以有效地恢复缺失或损坏的图像信息。
三、基于数据的图像修复基于数据的图像修复方法侧重于利用已知信息来恢复图像。
其中一个常见的方法是基于图像插值的方法。
插值是一种通过已知的图像像素值来估计缺失像素值的方法。
在Matlab中，有许多插值算法，如双线性插值、双三次插值等。
通过选择适当的插值算法和参数，可以得到较为准确的图像修复结果。
另一个常见的基于数据的图像修复方法是基于同类图像的方法，也称为图像纹理填充。
该方法通过利用图像中已有的纹理信息来填充缺失的部分。
这样可以保持图像的一致性和连续性，使得修复后的图像与原图像更加自然。
四、Matlab中常用的图像修复工具在Matlab中，有许多内置函数和工具箱可以用于图像修复。
数字图像修复技术规范
数字图像修复技术规范数字图像修复技术是一种利用计算机软件和算法来修复和恢复受损的数字图像的方法。
在数字图像修复的过程中，技术规范起到了至关重要的作用，它不仅指导修复工作的进行，还确保修复结果的质量和准确性。
本文将介绍数字图像修复技术的规范要点，包括图像预处理、损伤检测、修复算法和结果评估等方面。
1. 图像预处理在数字图像修复的开始阶段，对原始图像进行预处理是必不可少的。
预处理的目标是消除图像中的噪声、平滑图像，并提高图像对比度。
常用的预处理方法包括去噪、增强和平滑等。
去噪是指通过滤波算法或者其他去噪方法来减少图像中的噪声，例如使用均值滤波、中值滤波、小波去噪等方法。
增强是指通过直方图均衡化、对比度拉伸、灰度映射等方法来提高图像的视觉效果和细节。
平滑是指通过低通滤波器来减少图像中的高频信息，从而使图像更加平滑和柔和。
2. 损伤检测损伤检测是指在原始图像中检测和定位受损区域的过程。
这些损伤可能包括噪声、划痕、缺失和重叠等。
损伤检测的目标是准确地找到受损区域，并为后续的修复工作提供指导。
常用的损伤检测方法包括基于边缘检测的方法、基于纹理特征的方法和基于统计分析的方法等。
其中，基于边缘检测的方法可以通过检测边缘的不连续性来确定受损区域；基于纹理特征的方法可以通过分析受损区域的纹理信息来检测损伤；基于统计分析的方法可以通过比较受损区域和正常区域的像素值分布来检测异常。
3. 修复算法修复算法是数字图像修复的核心部分。
根据受损图像的特点和修复目标的要求，选择合适的修复算法非常重要。
常见的修复算法包括插值法、边缘保持滤波法、基于填补的方法和基于学习的方法等。
插值法是最基础的修复算法，它通过利用已知像素值来估计受损像素的值。
边缘保持滤波法则在插值的基础上，通过考虑图像中的边缘信息来提高修复结果的准确性和保真度。
基于填补的方法主要用于修复局部区域的缺失。
它通过从正常区域中选择相似的纹理块来填补缺失区域。
基于学习的方法则通过机器学习的方式，通过样本数据训练一个修复模型，再利用该模型对受损图像进行修复。
如何使用深度学习技术进行图像恢复和重建
如何使用深度学习技术进行图像恢复和重建图像恢复和重建是利用深度学习技术处理损坏、模糊或缺失的图像，通过算法和模型的学习能力进行信息恢复和重建的过程。
在过去的几年中，深度学习技术已经在图像处理领域取得了重要的突破，为图像恢复和重建提供了全新的方法和工具。
在开始讨论如何使用深度学习技术进行图像恢复和重建之前，我们首先需要了解一些基本的概念和方法。
其中最核心的概念是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）。
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像处理和识别。
它的主要特点是层层叠加的卷积层和池化层，通过学习图像的特征来进行分类和识别。
在图像恢复和重建中，CNN可以用于恢复图像中的缺失部分或恢复模糊的图像，通过学习已知图像的特征来预测未知图像的特征。
生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的网络结构，通过对抗训练的方式来生成逼真的数据。
在图像恢复和重建中，GAN的生成器负责生成缺失或损坏的图像，而判别器则负责判断生成的图像与真实图像的差异。
通过不断优化生成器和判别器之间的对抗训练，最终可以得到高质量的恢复或重建图像。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求进行选择和调整模型。
以下是一些常用的深度学习模型和方法：1. 基于CNN的图像修复：这种方法通过训练一个CNN模型，学习已知图像的特征，并预测未知图像的特征。
可以通过给定部分图像进行无缝修复或补全图像的缺失部分。
2. 基于GAN的图像重建：这种方法通过训练一个GAN模型，生成缺失或损坏的图像。
生成器生成逼真的图像，而判别器则负责判断生成的图像与真实图像的差异。
通过不断优化生成器和判别器之间的对抗训练，可以得到高质量的重建图像。
3. 基于超分辨率的图像恢复：这种方法通过训练一个神经网络模型，将模糊的低分辨率图像转换为清晰的高分辨率图像。
图像处理技术的图像恢复与修复方法分享
图像处理技术的图像恢复与修复方法分享图像恢复与修复是图像处理技术中非常重要的一个环节。
在数字图像的采集、传输以及存储过程中，由于种种原因，图像可能会受到噪声、失真、模糊等问题的影响，从而影响图像的质量和可视化效果。
因此，研究如何使图像恢复和修复成为了图像处理技术中的一个热门话题。
本文将分享几种常见的图像恢复与修复方法，包括滤波、插值以及深度学习技术等。
滤波是一种常用的图像恢复和降噪方法。
滤波的目标是抑制或减小图像中的噪声，并尽可能地保留原始图像中的细节。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是将每个像素的灰度值替换为该像素周围邻域像素的平均值，可以有效地去除椒盐噪声。
中值滤波则是将每个像素的灰度值替换为邻域像素的中值，对于椒盐噪声和脉冲噪声都有良好的去噪效果。
高斯滤波是通过对图像进行卷积运算，使得图像的高频部分被抑制，从而达到降噪的效果。
插值方法是一种常见的图像修复和放大方法。
当图像由于采样不足或者压缩等原因出现像素丢失时，插值方法可以通过对已有像素的估计来恢复丢失的像素。
最常见的插值方法有最邻近插值、双线性插值和双三次插值等。
最邻近插值将目标像素的值设为最接近的已知像素的值，适用于放大图像或者处理实时图像。
双线性插值则是根据目标像素周围的4个已知像素计算插值结果，具有较好的图像平滑效果。
双三次插值则是根据目标像素周围的16个已知像素计算插值结果，提供了更好的图像细节保持能力。
深度学习技术在图像恢复与修复中也有广泛的应用。
深度学习模型通过大量的训练数据和神经网络结构的设计，可以在图像恢复和修复过程中自动学习有效的特征表示。
例如，基于生成对抗网络（GANs）的图像修复方法可以通过对原始图像进行损坏和恢复的循环训练来提高修复效果。
基于变分自动编码器（VAE）的图像修复方法可以通过学习输入图像的潜在分布来对图像进行修复。
综上所述，图像恢复与修复是图像处理技术中的重要环节。
滤波、插值和深度学习技术都是常用的图像恢复与修复方法。
使用计算机视觉技术进行图像复原与重建的关键方法与优化技巧分享与实践案例分析
使用计算机视觉技术进行图像复原与重建的关键方法与优化技巧分享与实践案例分析图像复原与重建是计算机视觉领域重要的研究方向之一，它旨在恢复或修复受到损害或失真的图像。
在图像复原与重建的过程中，计算机视觉技术发挥了重要的作用。
本文将介绍一些关键方法和优化技巧，以及实践案例分析，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、关键方法与优化技巧1. 图像去噪图像中常常存在噪声，噪声会导致图像质量下降。
常用的图像去噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些方法可以通过去除图像中的噪声点，提高图像的清晰度和细节。
2. 图像增强图像增强技术可以改善图像的质量，使其更加清晰和具有更好的对比度。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化和色彩调整等。
这些方法可以根据图像的特点和需求进行选择和调整，以达到更好的效果。
3. 图像修复图像修复的目的是修复受损的图像并恢复原始的图像信息。
常用的图像修复方法包括基于插值的方法、基于优化的方法和基于学习的方法等。
其中，基于优化的方法如总变差正则化、多尺度分析和泊松融合等，可以对图像进行复原和修复，保持图像的细节和结构。
4. 图像重建图像重建是指根据已有的图像信息，通过一定的数学模型和技术手段，将其转化为高质量的图像。
常用的图像重建方法包括超分辨率重建、深度图像生成和三维重建等。
这些方法可以通过利用图像中的上下文信息和先验知识，提高图像的分辨率和质量。
二、实践案例分析1. 图像去噪假设我们有一张受噪声干扰的图像，我们可以利用基于窗口的均值滤波进行图像去噪。
首先，我们选择一个窗口大小，然后计算窗口内像素的平均值，将该平均值替换窗口中心像素的值。
通过不断移动窗口，在整个图像上进行均值滤波，可以去除噪声。
2. 图像增强考虑到对比度不足的图像，我们可以使用直方图均衡化进行图像增强。
直方图均衡化可以通过增加图像亮度的动态范围来改善图像的对比度。
该方法通过对图像像素值进行变换，使得直方图均衡化后的像素值更加均匀分布，从而提高图像的视觉效果。
图像处理中的图像复原与修复技术研究
图像处理中的图像复原与修复技术研究第一章：引言随着科技的不断发展，数字图像处理技术也变得越来越流行。
图像处理技术已经成为现代数字技术的重要组成部分。
其中，复原和修复技术是图像处理工程中的重要分支，被广泛应用于图像处理、电视、远程通信、医学成像等领域。
图像复原和修复技术的目标是通过各种算法和方法来还原或修复被噪声、失误、缺失或其他因素影响的图像。
这项技术的主要任务是重建一张尽可能接近原始图像的新图像，而不是仅仅对原图像进行简单的重复或再现。
在本文中，我们将深入探讨图像复原和修复技术的不同方法，同时评估这些方法在实践中的性能和各自的优点和不足。
第二章：图像复原技术图像复原的目标是通过去除长期积累的噪声，来恢复图像的质量和细节。
从技术上来讲，图像复原是一种泛化到信号和图像的过程，它通过消除噪声和朦胧，使得原始图像的信号增加。
2.1 基于数学模型的图像复原基于数学模型的图像复原技术是通过使用数学算法来恢复图像质量和细节的。
该方法通过将噪声和信号分析为数学模型，并针对这些模型设计复原算法来去除图像中的噪声。
这些复原算法可以分为线性和非线性方法。
线性方法是一种通过在频率域进行连续滤波来实现的复原方法。
该方法通过将图像转换为频率域，来通过频率过滤器去除噪声。
非线性方法则是通过其他方法，如小波分析、Markov随机场等，来去除图像噪声。
2.2 基于统计学的图像复原基于统计学的图像复原技术主要是建立在从噪声和信号的总体中提取出来的统计特征上。
该方法将信号看作是随机变量，并根据随机变量的概率分布来进行图像复原。
基于统计学的图像复原方法包括了著名的贝叶斯估计等方法。
这些方法能够平滑信号，从而消除噪声，同时保留原图像的细节和特征。
这些方法被广泛应用于医学成像、水下成像和遥感等领域。
第三章：图像修复技术图像的修复旨在通过自动或半自动方法，对图像中的缺陷和损伤进行修复。
这些缺陷可能包括噪声、裂缝、划痕、污渍以及其他破损或失真的情况。
图像处理技术中的图像修复与修补方法
图像处理技术中的图像修复与修补方法图像修复与修补是图像处理技术中的重要分支，它涉及对受损图像进行恢复和修复的方法和技术。
图像修复与修补方法的目标是在保持图像原有特征的基础上，尽可能地去除图像中的噪声、污染和其他受损因素，使其恢复到清晰、准确和真实的状态。
本文将介绍几种常用的图像修复和修补方法，包括基于估计、基于插值和基于纹理的方法。
基于估计的图像修复方法是通过对丢失或受损的像素进行估计和恢复来修复图像。
其中，最常用的方法是使用附近像素的信息来估计丢失或受损像素的值。
这种方法的核心思想是在图像中寻找相似区域或块，然后通过对相似区域或块中的像素进行加权平均来估计缺失的像素值。
使用估计值来修复图像中的受损区域。
还可以使用其他方法，如最小二乘估计和插值方法，来估计丢失或受损像素的值。
基于插值的图像修复方法是通过利用插值算法来填充丢失或受损像素的值。
插值算法根据已知像素的值和位置，通过数学模型计算出缺失像素的值。
最常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
最近邻插值方法简单快速，但会导致图像出现锯齿状边缘。
双线性插值方法通过将临近像素的加权平均来估计缺失像素值，可以产生较为平滑的图像。
双三次插值方法考虑了更多像素的信息，可以产生更为细致和真实的图像。
基于纹理的图像修复方法是利用图像中存在的纹理信息来恢复丢失或受损的区域。
纹理是图像中重要的视觉特征，可以用于恢复受损区域。
基于纹理的图像修复方法包括基于纹理合成的方法和基于纹理填充的方法。
基于纹理合成的方法通过分析图像中存在的纹理信息，并将其应用于受损区域，以实现修复效果。
基于纹理填充的方法则是根据图像中已有的纹理信息，使用合适的填充算法来填充受损区域。
这些方法可以显著地改善受损图像的视觉质量。
在实际应用中，图像的修复和修补方法往往是结合使用的。
根据图像的特点和受损情况，选择合适的修复和修补方法可以有效地提高图像的质量和准确性。
随着计算机视觉和人工智能的发展，基于深度学习的图像修复方法也得到了广泛应用。
使用计算机视觉技术进行图像修复的技巧
使用计算机视觉技术进行图像修复的技巧图像修复是一项重要而有挑战性的任务，在数字化时代，我们经常遇到老照片、古画和文化遗产的修复需求。
计算机视觉技术的发展为图像修复提供了一种新的解决方案。
本文将介绍使用计算机视觉技术进行图像修复的一些关键技巧和方法。
首先，了解图像复原的基本原理是图像修复的关键。
图像修复的目标是将损坏、模糊、噪声等因素导致的图像缺陷修复为原始图像的样子。
这一过程涉及到如何准确地估计缺失的信息和纠正损坏的区域。
计算机视觉中的图像复原技术主要基于两种方法：基于模型的方法和基于学习的方法。
基于模型的方法是指利用数学模型来描述和估计图像中的像素信息。
这些模型可以是基于图像复原领域的统计规律。
例如，常见的模型包括Total Variation (TV) 模型和稀疏表示模型。
TV模型通过最小化图像的总变分来恢复图像的平滑性和纹理信息。
稀疏表示模型则利用图像的稀疏性来恢复缺失的信息。
这些模型需要通过优化算法来求解，并具有一定的计算复杂度。
基于学习的方法是指利用机器学习算法从训练集中学习图像的修复规律，并将这些规律应用于新的图像修复问题。
常用的学习方法包括生成对抗网络 (GANs) 和卷积神经网络 (CNN)。
GANs通过建立生成器和判别器的博弈过程来逐渐优化图像修复的质量。
CNN则利用其卷积层和池化层来提取图像的特征并进行修复。
这些学习方法需要足够多的训练样本来获得准确的修复结果。
其次，图像修复中的关键步骤是图像恢复和图像修复评估。
图像恢复是指根据损坏的图像和修复算法，恢复原始的图像信息。
在这一步骤中，我们需要选择合适的图像修复方法，并调整参数来获得最佳的修复结果。
常见的图像恢复算法包括最小二乘法、卷积、插值和线性滤波等。
图像修复评估则是针对恢复图像的质量进行定量评估。
常用的评估指标包括峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性 (SSIM)。
这些评估指标能够量化图像修复的效果，并帮助我们调整算法参数。
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图片简介:本技术介绍了图像修复模型训练方法及系统及图像修复方法，包括：对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型；构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结果是否符合预设要求；利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络模型；本技术能更有效的修复图像，满足人们对高质量图像的需求，本技术能够解决传统图像修复技术在修复区域大、图像颜色差异大的情况下难以修复、修复效果不好，修复后的区域不自然等问题。
技术要求1.图像修复模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型，训练数据集包括：原图图像数据、带有目标边缘信息的图像数据和只有掩膜的图像数据；构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结果是否符合预设要求；利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，对若干原图图像进行随机掩膜处理，包括：设定原图图像随机掩膜的超参数；创建分辨率与原图图像相同的背景图像；基于背景图像和设定的超参数对原图图像进行随机掩膜处理。
3.根据权利要求2所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，原图图像随机掩膜的超参数包括：掩膜个数、掩膜的最大拐点个数、两个像素点之间的最小距离、两个像素点之间的最大距离、这两个像素点之间连线的最小宽度、这两个像素点之间连线的最大宽度和最大拐角。
4.根据权利要求2所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，创建随机掩膜的流程为：根据设定的超参数最大拐点个数随机生成一个数值代表生成掩膜的过程中需要偏转的次数；根据背景图像的分辨率随机初始化起始点的坐标X,Y；循环执行步骤(1)-步骤(5)，循环次数为拐点个数；步骤(1)：根据两个像素点之间的最小距离，两个像素点之间最大距离，在最小距离与最大距离之间随机选择两个像素点之间距离；步骤(2)：根据最大拐角,在0和最大拐角之间随机选择转向角度；步骤(3)：基于选择的两个像素点之间距离和选择的转向角度，计算下一个像素点的坐标并将此点作为下一个循环中选择下一个点的起始点坐标；步骤(4)：根据线的最大宽度和最小宽度，在最大宽度和最小宽度之间随机选择该条线段的宽度；步骤(5)：根据当前循环的起始点坐标、下一个循环的起始点坐标和选择的线段的宽度，在背景图像上绘制线段完成随机掩膜的创建。
5.根据权利要求1所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，生成模型包括：图像拼接模块、图像粗修复模块和图像精修复模块；将原图图像数据、带有目标边缘信息的图像数据和只有掩膜的图像数据输入图像拼接模块；图像拼接模块将原图图像和只有掩膜的图像进行布尔运算，得到带有掩膜的图像；图像拼接模块将带有掩膜的图像和带有目标边缘信息的图像进行拼接操作，得到拼接后的图像数据；图像粗修复模块对拼接后的图像数据进行一次修复处理，获得一次修复后的图像数据；图像精修复模块对一次修复后的图像数据进行二次修复处理，获得二次修复后的图像数据；将二次修复后的图像数据、只有掩膜的图像数据和带有目标边缘信息的图像数据共同输入判别模型，判别模型判断二次修复后的图像是否符合预设要求。
6.根据权利要求5所述的图像修复模型训练方法，其特征在于：[H1,W1,N1]代表原图图像的数组形状，[H1,W1,N2]代表目标边缘信息的图像数组形状，[H1,W1,N3]代表只有掩膜的图像数组形状，拼接后的数组形状为[H1,W1,N1+N2+N3]；通过图像粗修复模块一次修复处理后的图像形状为[H1,W1,3]；图像精修复模块有两条分支，一次修复处理后的图像并行进入两条分支，经过两个分支处理后得到两个数组形状均为[H1/4,W1/4,N4]，拼接得到的两个数组，输出的二次修复后的图像数组形状为[H1,W1,3]。
7.根据权利要求5所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，粗修复模块包括多个门卷积、门膨胀卷积和门反卷积；图像精修复模块中一条分支包括多个门卷积和门膨胀卷积，另一条分支包括多个门卷积和内容感知层；判别模型包括多个卷积。
8.根据权利要求1所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，图像修复深度神经网络模型的训练方式为：步骤(a)：固定判别模型不进行训练，使用随机梯度下降方法训练生成模型，当任意两相邻循环结束时的生成模型的损失值小于阈值s1时，停止训练生成模型；步骤(b)：固定生成模型不进行训练，使用随机梯度下降方法训练判别模型，当任意两相邻循环结束时的判别模型的损失值小于阈值s2时，停止训练判别模型；重复执行步骤(a)-步骤(b)，直至图像修复深度神经网络模型总损失小于阈值s3。
9.图像修复模型训练系统，其特征在于，所述系统包括：随机掩膜单元，用于对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型，训练数据集包括：原图图像数据、带有目标边缘信息的图像数据和只有掩膜的图像数据；模型构建单元，用于构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结果是否符合预设要求；模型训练单元，用于利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络模型。
10.图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：收集待修复图像；标注待修复图像：标注待修复图像中有模糊或有残缺的区域，并将这类标注记为第一类标注，标注第一类标注区域中的物体或目标的边缘，并将这类标注记为第二类标注；生成掩膜图像与边缘信息图像：根据第一类标注结果，在与待修复图像分辨率相同的第一底色图像上绘画出标注区域，并用不同于底色的第二颜色进行填充；在边缘信息图像生成阶段，根据第二类标注结果，在与待修复图像分辨率相同的第一底色图像上绘画出标注的物体或目标边缘，以不同于底色的第二颜色线段表示；模型推理：在模型推理阶段，将待修复图像、只有掩膜图像和带有边缘信息的图像输入采用权利要求1-8中任意一个方法训练后的图像修复深度神经网络模型中，模型输出修复后的图像。
技术说明书图像修复模型训练方法及系统及图像修复方法技术领域本技术涉及图像修复处理领域，具体地，涉及一种基于先验知识的图像修复深度神经网络模型训练方法及系统及图像修复方法。
背景技术数字图像修复技术是一项利用图像中的已知信息来填补图像中缺损区域的技术，属于计算机视觉领域的图像复原问题。
在物理工程领域，专家需要解析实验产生的图像，但由于光学器件的噪声和其他噪声的影响，造成图像中本应连续、均匀的目标造成断裂、减弱。
如何尽可能地还原图像中丢失的信息是目前亟待解决的问题。
传统的图像修复方法主要分为两类，基于像素的图像修复和基于块状的图像修复。
基于像素的图像修复技术的基本思想是从需要进行补绘区域的边界开始，由边界到中心逐渐填充待补绘区域中的所有像素，待填充像素由其邻域中所有已知像素的加权和得到；该类修复方法的代表性算法为基于快速行进方法(Fast Marching Method)的补绘算法；当修复区域较小时，修复效果较好，但当修复区域较大时，会出现模糊效应。
基于块状的图像修复技术的基本思路是通过搜索图像中与待填充补绘区域中一个小块相似的块状进行补全，其本质是用图像已知部分的信息来补全未知部分；该类方法的代表性算法为基于范例的(exampler based)补绘算法。
当图像颜色单调时，修复效果较好，当图像中颜色差异较大时，修复效果很差。
随着科技与深度学习的发展，基于深度学习的图像修复技术愈来愈成为当前主流的技术之一。
基于深度学习的图像修复技术能够更好适应修复区域大小不统一的问题，也能更好的解决图像颜色差异带来的修复效果较差的问题。
但是目前基于深度学习的图像修复方法修复效果无法控制，容易出现违背先验知识的修复效果。
例如：附图1为原图，如果残缺区域存在于图1中间，那么效果图如附图2所示。
目前的方法是无法基于先验知识的，人们即便知道原图图像在中间是存在凸出，但是修复的方法是基于残缺区域图像周围信息进行修复的，这时候是无法将这种先验知识考虑在内的，修复出来的图像如附图3所示，与先验知识不符。
技术内容为了解决传统方法和基于深度学习方法在图像修复技术中的各种缺陷，本技术提供了一种新型的、基于深度学习的、能够引入先验知识的图像修复方法，本方法能更有效的修复图像，满足人们对高质量图像的需求。
本技术针对复杂情况下的图像，旨在解决传统图像修复技术在修复区域大、图像颜色差异大的情况下难以修复、修复效果不好，修复后的区域不自然等问题。
为实现上述目的，本技术提供了一种图像修复模型训练方法，所述方法包括：对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型，训练数据集包括：原图图像数据、带有目标边缘信息的图像数据和只有掩膜的图像数据；构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结果是否符合预设要求；利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络模型。
其中，本技术的原理为：传统的方法大多数采用在图像上找相似区域进行填补的方法。
很容易出现同一物体在残缺区域与背景区域不自然的情况。
在图像颜色差异不大或残缺区域较小的情况下效果较好，但当颜色差异过大时，将图像中其他地方的像素引入残缺区域会导致残缺区域修复后与背景不匹配，造成修复效果不好。
基于神经网络的方法，通过大量的学习，提取图像上物体的本质特征，基于特征进行修复，修复后的区域更加真实地表现物体的特征，效果更加自然且贴合实际。
但目前基于深度学习的图像修复方法修复效果无法控制，容易出现违背先验知识的情况。
优选的，随机掩膜的生成方式具体包括：随机掩膜是指用随机选定的图像中的区域遮挡选定的区域，进而控制图像处理的区域或处理过程。
因后续模型采用监督训练的方式，所以需要对已有数据集中的图像进行“残缺”化处理。
目的是生成一批具有不同形状、不同大小带有掩膜的图像用于训练神经网络模型。
随机掩膜超参设定：在随机掩膜生成前需要指定掩膜个数(NUM_MASK)，掩膜的最大拐点个数(NUM_VER)，两个像素点之间的最小距离(MIN_LEN)，两个像素点之间最大距离(MAX_LEN)，两个像素点之间的线段的最小宽度(MIN_BRUSH)，两个像素点之间的线段的最大宽度(MAX_BRUSH)和最大拐角(MAX_ANG)。