基于机器学习的小尺度破损图像修复
信息与通信工程学院
本项目的主要内容是使用python语言编写机器学习代码，通过opencv对图像进行修补。机器学习是人工智能的一种，编写机器学习代码之前，我们需要先设计算法。我们目前的技术方向是使用Encoder-Decoder 网络结构学习图像特征和生成图像待修补区域对应的预测图，再使用 GAN （Generative Adversarial Networks）判断预测图来自训练集和预测集的可能性，当生成的预测图与GroundTruth在图像内容上达到一致，并且GAN的判别器无法判断预测图是否来自训练集或预测集时，就认为网络模型参数达到了最优状态。
