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付利华 (付利华.) | 卢中山 (卢中山.) | 孙晓威 (孙晓威.) | 赵宇 (赵宇.) | 张博 (张博.)

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摘要:

基于深度学习的图像超分辨率重构方法对低分辨率人脸图像进行超分辨率重构时,通常存在重构图像模糊和重构图像与真实图像差异较大等问题.基于此问题,文中提出融合参考图像的人脸超分辨率重构方法,可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构.参考图像特征提取子网提取参考图像的多尺度特征,保留人脸神态和重点部位的细节特征信息,去除人脸轮廓和面部表情等冗余信息.基于提取的参考图像多尺度特征,逐级超分主网络对低分辨率人脸图像特征进行逐次填充,最终重构生成高分辨率的人脸图像.在数据集上的实验表明,文中方法可以实现对低分辨率人脸图像的有效重构,具有良好的鲁棒性.

关键词:

人脸超分辨率重构, 参考图像, 多尺度特征, 特征融合

作者机构:

  • [ 1 ] [付利华]北京工业大学
  • [ 2 ] [卢中山]北京工业大学
  • [ 3 ] [孙晓威]北京工业大学
  • [ 4 ] [赵宇]北京工业大学
  • [ 5 ] [张博]北京工业大学

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来源 :

模式识别与人工智能

ISSN: 1003-6059

年份: 2020

期: 4

卷: 33

页码: 325-336

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