基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究

• 作者: 李晓萌 陈兆学
• 来源期刊: 光学技术
• 关键词: 超分辨率技术 对抗网络 边缘增强 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 光学图像处理与识别|Optical Image Precessing & Recognition
• 页码范围: 101-106
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

为解决当前人脸超分辨率算法细节处理不足和过度平滑等问题,基于对抗网络技术提出一种针对单一面部图像的超分辨率重建算法.在生成网络中并联边缘检测网络,提取丰富的人脸轮廓细节以辅助特征提取,通过Ranger优化器优化网络训练过程,最终结合客观评价和主观评价指标,建立数学模型综合评价重建效果.实验结果表明,算法较三次样条法、SRGAN、FSRCNN等方法具有更优的主观和客观评价结果.提升了面部的细节复原能力,具有更好的重建效果.