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低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
1
作者
任坤
李峥瑱
+2 位作者
桂源泽
范春奇
栾衡
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3343-3352,共10页
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和...
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。
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关键词
图像修复
超分辨率重建
生成对抗网络
金字塔注意力
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职称材料
题名
低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
1
作者
任坤
李峥瑱
桂源泽
范春奇
栾衡
机构
北京工业大学信息学部人工智能与自动学院
北京工业大学
数字社区教育部工程研究中心
北京工业大学
城市轨道交通
北京
实验室
中国民航
信息
网络股份有限公司
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3343-3352,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3904605)。
文摘
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。
关键词
图像修复
超分辨率重建
生成对抗网络
金字塔注意力
Keywords
Image inpainting
Super-Resolution(SR)
Generative Adversarial Network(GAN)
Pyramid attention
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
任坤
李峥瑱
桂源泽
范春奇
栾衡
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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