计算机工程与科学

作者：孙琪, 翟锐, 左方, 张玉涛,

单位：1.河南大学软件学院，河南 开封 475000；2.河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室,河南 开封 475000；3.河南省高等学校学科创新引智基地，河南 开封 475000；4.河南省智能数据处理工程研究中心,河南 开封 475000

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,

基金：河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2019SJGLX080Y);河南省高等学校重点科研项目(19A520016);河南省科技研发项目(212102210078,212102210099);河南省重大公益专项(201300210400)

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。

来源：2023年第2期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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