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本发明公开一种基于DenseNet生成对抗网络的语义图像修复方法。包括：收集图像预处理，构建训练和测试数据集；构建DenseNet生成对抗网络；训练DenseNet生成对抗网络阶段；最后，利用训练好的网络实现缺损图像的修复处理。本发明在生成对抗网络的框架下，引入DenseNet结构并构建新的损失函数以优化网络，不仅减轻了梯度消失，减小网络参数，同时提高特征的传递和利用，改进和提高了大区域语义信息缺失图像修复的相似性和视觉效果。实例表明本发明能够实现缺损信息严重的人脸图像修复，而且与现有的其他方法相比，修复结果更为符合视觉认知。
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