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基于深度学习的图像补全算法综述 基于深度学习的图像补全算法综述是计算机科学领域中一个重要的研究方向。图像补全是图像处理的一个研究领域，为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案。基于深度学习的图像补全算法具有更高的图像分辨率和可靠性，逐渐成为图像补全的主流方法之一。 本文对基于深度学习的图像补全算法进行了综述，介绍了相关深度学习方法的基本原理和经典算法，系统而渐进地剖析了2010年以来有代表性的图像补全方法，探讨了基于深度学习的图像补全在不同领域的具体应用，并列举了该研究领域目前面临的几个问题。 深度学习方法在图像补全领域的应用 深度学习方法可以用来解决图像补全问题，通过创建能够进行自主学习的深度神经网络，提取出图片中更高维、更抽象的数据特征，使学习到的特征更具有表达力。深度学习方法可以分为两大类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）和自编码器（Autoencoder）。 生成对抗网络（GAN）是一种深度学习方法，它可以生成高质量的图像补全结果。GAN由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成图像补全结果，而判别器负责判别生成的图像是否真实。 自编码器（Autoencoder）是一种深度学习方法，它可以学习图像的表征。自编码器由两个部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将图像编码成低维表示，而解码器负责将低维表示解码成原始图像。 基于深度学习的图像补全算法在不同领域的应用 基于深度学习的图像补全算法在医学图像、计算机视觉、公安刑侦等领域具有广泛的应用前景。例如，在医学图像领域，基于深度学习的图像补全算法可以用于补全医疗图像中的缺失部分，以提高图像的诊断准确性。在计算机视觉领域，基于深度学习的图像补全算法可以用于补全视频中的缺失帧，以提高视频的质量。 基于深度学习的图像补全算法是一个非常重要的研究方向，它可以解决图像补全问题，并且具有广泛的应用前景。