【摘 要】
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老照片由于长时间的磨损或者保存不当，会出现划痕损伤，基于学习进行老照片划痕修复的难题在于缺乏学习所需数据集。针对缺少老照片划痕数据集的问题，制作了划痕合成数据集SynOld用于网络训练，同时也搜集了真实的划痕老照片用于训练和测试。在此基础上，本文研究并提出了一种基于半监督学习的老照片划痕自动修复的方法，将合成数据集和真实老照片同时加入网络学习，两者共享网络参数，同时加入鉴别器，区分是网络生成的图像
【基金项目】
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深圳市协同创新专项2020233882支持；
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老照片由于长时间的磨损或者保存不当，会出现划痕损伤，基于学习进行老照片划痕修复的难题在于缺乏学习所需数据集。针对缺少老照片划痕数据集的问题，制作了划痕合成数据集SynOld用于网络训练，同时也搜集了真实的划痕老照片用于训练和测试。在此基础上，本文研究并提出了一种基于半监督学习的老照片划痕自动修复的方法，将合成数据集和真实老照片同时加入网络学习，两者共享网络参数，同时加入鉴别器，区分是网络生成的图像还是真实图像。对于合成数据集有监督的分支采用均方差损失、感知损失和对抗损失约束训练，对于真实老照片无监督的分支采取总变差损失控制训练。最终，本文方法在合成数据集SynOld和真实老照片上都取得了较好的修复效果。
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