标题：多尺度距离注意力纹理图像修复网络
作者：冯梦飞 冯国瑞 张新鹏
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：图像修复；距离注意力；深度学习；纹理图像
摘要：随着图像修复技术的发展，现有的图像修复方法在平坦图像上的修复表现良好，然而针对于复杂纹理图像的修复效果不佳。为了解决这个问题，得益于卷积神经网络处理纹理信息的强大能力，提出了一种多尺度距离注意力图像修复网络（MDAN），该网络构建了一个对称型的注意力结构来生成合适的特征。采用交互注意力机制将多头注意力各个头之间联系起来，并且引入了多距离融合的距离先验。在特征匹配的过程中不仅考虑特征是否相似，还考虑特征间距离的影响。在公开数据集DTD上进行实验，MDAN模型的效果优于当前主流的方法。