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基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时，存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题，基于谱归一化条件生成对抗网络，提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能，间接提髙修复网络的修复能力，并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成，保证修复图像的内容不变性，引人扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作，解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上，运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片 Wasserstein距离、 Inception分数、流形距离度量GAN- train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明，与CEGL等算法相比，该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。
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