融合高频滤波和伪影损失的人脸超分辨率重建
Face image super-resolution fusing with high-frequency filtering and artifact loss
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
人脸超分辨率重建的需求愈发强烈，针对现有方法在恢复图像时高频信息丢失严重导致平滑，同时伴随着伪影的问题，提出了融合高频滤波和伪影损失的重建方法。该方法能够获取人脸高频信息，在不影响细节纹理的情况下去除伪影，以生成对抗网络模型为框架，引入自适应残差结构以减少计算成本，使用Ranger优化器来缓解训练的不稳定。实验中，使用不同缩放因子，该方法相较于其他方法拥有更高的PSNR值和SSIM值。2倍、4倍、8倍缩放时在CelebAMask-HQ数据集上的PSNR值分别为37.88 dB、32.50 dB、29.51 dB，同时模型收敛速度较快，表明该方法的高效性与稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61472256,61170277,61703277)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0489
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1906-1911
文章编号: 1001-3695(2023)06-049-1906-06
发布历史
[2023-01-02] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
孙红, 宋冬豪, 陈玉娟. 融合高频滤波和伪影损失的人脸超分辨率重建 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1906-1911. (Sun Hong, Song Donghao, Chen Yujuan. Face image super-resolution fusing with high-frequency filtering and artifact loss [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1906-1911. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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