电讯技术

作者：杨辉,程汉荣,王富平,甄立,王文静

单位：(西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710121)

关键词：人脸修复；信息融合；生成对抗网络；多先验属性；门卷积；

基金：陕西省科技厅重点研发计划（2024SF-YBXM-663）

针对现有人脸图像修复算法的修复结果仍存在边缘模糊和结构扭曲等问题，提出了一种基于多结构信息融合和生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的遮挡人脸修复算法。该算法构建了修复模块和信息融合再生成模块：修复模块由两个基于门卷积的U-Net网络组成，可实现相互约束和相互引导，生成更精细边缘和图像修复结果；信息融合再生成模块使用双向门控特征融合模块和上下文特征聚合模块将生成的信息融合再生，实现对缺失部分的精准补全。对修复模块生成的完整人脸图像进一步采用双重鉴别器来优化生成器的参数，提高算法的修复效果。在公开数据集Celeba-HQ和FFHQ上的实验结果表明，相比于对比算法，该算法在结构相似性上平均提升1.8%，峰值信噪比平均提升2.1 dB，能有效修复大区域不规则缺失面积，生成纹理清晰、结构合理的图像。

来源：2025年第8期

《电讯技术》期刊编辑部

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