基于改进SRGAN模型的人脸图像超分辨率重建 |
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引用本文: | 李培育,张雅丽.基于改进SRGAN模型的人脸图像超分辨率重建[J].计算机工程,2023(4):199-205. |
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作者姓名: | 李培育 张雅丽 |
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作者单位: | 中国人民公安大学信息网络安全学院 |
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摘 要: | 传统生成对抗网络模型重建人脸图像时出现过多失真,难以在减少失真的情况下有效提高人脸图像真实感。针对该问题,在生成对抗网络SRGAN模型的基础上,提出一种改进的人脸图像超分辨率重建方法。为提高重建像素点与周围像素点的相关性,将双注意力机制模块嵌入到SRGAN模型的生成器和判别器中,在空间域和通道域中获取更精准的特征依赖关系。同时应用自适应激活函数ACON取代原SRGAN网络中的激活函数,通过动态学习ACON激活函数参数为每个神经元设计不同激活形式,从而提高网络特征表达能力。使用改进SRGAN的人脸图像超分辨率重建算法在CelebA测试集上进行重建实验,结果表明:该算法较原算法PSNR值提高0.675 dB,SSIM值提高0.016,LPIPS值优化0.036,有效减少了重建人脸图像中眼睛等重点部位的失真情况;与其他非生成对抗网络的主流算法相比,LPIPS值最低优化0.107,最高优化0.205,有效提高了重建人脸图像的真实感。
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关 键 词: | 超分辨率重建 生成对抗网络 注意力机制 自适应激活函数 特征提取 |
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