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基于深度学习的图像修复系统设计

摘要：基于卷积神经网络的图像修复是一种基于深度学习的图像处理方法。该方法使用卷积神经网络从大量图像数据中自动学习图像特征，并将这些特征用于修复缺失图像部分。

在采用卷积神经网络的图像修复技术中，典型的网络架构由特征提取的编码器和图像重建的解码器两部分构成。编码器的作用是从输入图像中提炼出关键的特征信息，而解码器负责利用这些特征生成与原图尽量一致的修复图像。为了提升网络的性能，这类图像修复技术常见地运用了反卷积和跳跃连接等先进技术。

卷积神经网络在图像修复领域展现出了众多的优势，它能够自动识别和学习图像的特征，展现出了高度的精确度和效率，并且能够适应多种不同的图

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