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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1、论文内容GAN(生成对抗网络)是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
图像修复是指在一张图片中存在局部区域出现破损或空 洞,需要利用已有的边缘信息来将这些破损区域进行修复或 补全的工作.作为目前图像处理的一种重要方法,图像修复 具有重要的现实意义,尤其是在文物修复方面具有重大的历 史意义,在资料修复、虚拟现实、图像缩放等方面也具有一定 的应用价值.基于GAN的图像修复的设计与实现毕设题目基于学生兴趣、知识机构和开发技能商定的题目。
基于GAN的图像修复以GAN模型为基础，以实现图像修复目标，设计并实现一整套修复的算法；利用大量数据集的训练，使得模型具有较高准确度的填补图像能力。
2. 实验内容和要求
搭建开发环境，确定开发语言，熟悉并学习该环境下开发所需的基础知识。
依据选题要求展开系统分析，进行详细的系统需求调研。
对各类应用于基于GAN的图像修复的算法进行系统的学习和比较，确立最优方案，分析方案的可行性，为系统的合理实现提供保障。
3. 参考文献
[1] CHAN T F,SHEN J.Mathematical Models for Local Nontexture Inpaintings[J].Siam Journal on Applied Mathematics,2002,62(3): 1019-1043.
[2]BARNES C,SHECHTMAN E,FINKELSTEIN A,et al.PatchMatch:a randomized correspondence algorithm for structural image editing[J].AcmTransactions on Graphics,2009,28(3):1-11.
[3]PATHAK D,KRAHENBUHL P,DONAHUE J,et al.Context Encoders:Feature Learning by Inpainting[C]∥Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Las Vegas:IEEE Computer Society,2016:2536-2544.
4. 毕业设计（论文）计划
2020.12.21-2021.01.04 确定题目；2021.01.05-2021.01.08 查阅参考文献，了解课题要求，完成任务书；2021.01.09-2021.03.25 分析系统需求，确立系统模型，确定图像风格迁移的设计与实现所需模块及处理流程。
2021.03.26-2021.04.02 设计图像风格迁移的设计与实现的界面，完善大致界面以及功能的设计；2021.04.03-2021.05.03 着重开发系统核心部分；2021.05.04-2021.05.08 设计、完善调试结果、优化系统；2021.05.09-2021.05.20 最终完善系统，实现用户友好优化界面，将系统封装为具有很高的用户友好度的界面； 2021.05.21-2021.05.30 开始毕业论文（设计）的撰写工作； 2021.05.31-2021.06.06 完成论文的初稿，并通过电子邮件发给指导老师初审；2021.06.07-2021.06.12 按指导老师意见修改论文并定稿打印装订；2021.06.13-结束 准备毕业论文的答辩,包括答辩演示文稿等。
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