电讯技术

作者：杜延松,曹林,杜康宁,宋沛然,郭亚男

单位：(北京信息科技大学 信息与通信工程学院,北京 100101;北京信息科技大学a.信息与通信工程学院;b.光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京 100101)

关键词：人脸超分辨率重建；先验知识；生成对抗网络（GAN）；

基金：国家自然科学基金资助项目（62001033，62201066）

针对人脸超分辨率算法中图像失真大、缺乏细节特征等问题，提出了一种基于先验知识的人脸超分辨率重建模型。通过在超分网络中加入纹理辅助分支，为重建过程提供额外纹理结构先验，以生成精细的面部纹理，恢复高分辨率纹理图。同时引入级联叠加模块对纹理辅助分支进行反馈。设计特征融合模块，将纹理特征图与超分分支特征图融合，获得更好的纹理细节；将纹理损失融入损失函数，以提高网络恢复纹理细节的能力。4倍放大因子下，该方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR)、结构相似性指数(Structural Similarity Index，SSIM)比现有方法至少提升?1.082 5 dB? 和0.036，无参考图像质量评价(Natural Image Quality Evaluator，NIQE)至少降低1.690 2；8倍放大因子下，该方法的PSNR与SSIM值分别至少提升0.787 5 dB和0.046 85，NIQE值最小降低3.92。

来源：2023年第5期

《电讯技术》期刊编辑部

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