基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型

孙琪; 翟锐; 左方; 张玉涛

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基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型

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摘要

针对破损区域较大的人脸图像,修复后图像存在局部色差、边界伪影和细节缺陷等问题,提出基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型。该模型主要分为多尺度修复网络和判别器网络。修复网络通过多级特征提取模块和主分支模块,有效融合深层和浅层的图像特征,实现了人脸图像的特征提取和融合。此外,构建由内容损失、感知损失、风格损失、总变分损失和对抗损失组成的联合损失函数,用于训练多尺度修复网络,并通过与判别器网络的相互对抗,提高修复图像与真实图像的视觉一致性。实验结果表明,对于不同的掩膜率,采用该模型修复的图像具有合理的纹理结构和上下文语义信息,并在定性和定量比较上表现更好。

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来源
《计算机工程与科学》 |2023年第2期|304-312|共9页
作者
孙琪; 翟锐; 左方; 张玉涛;
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作者单位

河南大学软件学院;

河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室;

河南省高等学校学科创新引智基地;

河南省智能数据处理工程研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸图像修复; 部分卷积; 多尺度特征融合; 生成对抗网络;

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