文档名：一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法
摘要：针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题,提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型.通过在超分网络中加入纹理辅助分支,为重建过程提供额外纹理结构先验,以生成精细的面部纹理,恢复高分辨率纹理图.同时引入级联叠加模块对纹理辅助分支进行反馈.设计特征融合模块,将纹理特征图与超分分支特征图融合,获得更好的纹理细节;将纹理损失融入损失函数,以提高网络恢复纹理细节的能力.4倍放大因子下,该方法的峰值信噪比(PeakSignal-to-NoiseRatio,PSNR)、结构相似性指数(StructuralSimilarityIndex,SSIM)比现有方法至少提升1.0825dB和0.036,无参考图像质量评价(NaturalImageQualityEvaluator,NIQE)至少降低1.6902;8倍放大因子下,该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.7875dB和0.04685,NIQE值最小降低3.92.
作者：杜延松 曹林 杜康宁 宋沛然 郭亚男 Author：DUYansong CAOLin DUKangning SONGPeiran GUOYanan
作者单位：北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100101;北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京100101
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(5)
分类号：TP391.4
关键词：人脸超分辨率重建 先验知识 生成对抗网络(GAN)
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(5)杜延松 曹林 杜康宁 宋沛然 郭亚男针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题,提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型.通过在超分网络中加入纹理辅助分支,为重建过程提供额外纹理结构先验,以生成精细的面部纹理,恢复高分辨率纹理图....参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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