一种基于先验生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法

作者：杜延松; 曹林^*; 杜康宁; 宋沛然; 郭亚男

来源：电讯技术, 2023, 63(05): 618-625.

DOI：10.20079/j.issn.1001-893x.220110003

• 人脸超分辨率重建
• 先验知识
• 生成对抗网络(GAN)

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(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)比现有方法至少提升1.082 5 dB和0.036,无参考图像质量评价(Natural Image Quality Evaluator, NIQE)至少降低1.690 2;8倍放大因子下，该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.787 5 dB和0.046 85,NIQE值最小降低3.92。

• 单位
  北京信息科技大学