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摘要
针对现有深度学习图像修复算法在修复区域内部产生模糊纹理或存在修复区域边界的内容不连贯性的问题,提出一种基于感知去模糊的人脸图像修复算法.首先提出一种包含PSNR损失、SSIM损失和对抗损失的生成对抗网络生成粗略的人脸结构修复信息;然后开发一种基于感知去模糊的生成对抗网络对粗略的人脸结构进行进一步的纹理细节恢复,从而生成自然清晰且内容连贯的面部纹理.在CelebAHQ公开人脸数据集上进行定量、定性和消融实验的结果表明,所提算法在峰值信噪比和结构相似性等定性评价指标方面优于所对比的前沿图像修复算法.
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