摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像修复方法,其步骤包括:1、对原始图像进行预处理并得到待修复的图像;2、对待修复图像数据集Z进行编码,得到编码图像数据集;3、构建由生成网络和判别网络所组成的生成对抗网络;4、利用编码待修复图像数据集对预先构建的对抗网络模型进行训练。本发明通过收集待修复图像的关键特征,对生成模型和判别模型进行训练,能有效提升模型优化的效率,从而能提升图像的修复效果。