学习小波超分辨率系数的人脸超分算法
Wavelet-based deep learning algorithm for face super-resolution
西安邮电大学 图像与信息处理研究所, 西安 710121
摘要
目前基于卷积神经网络的超分方法虽然在峰值信噪比和结构相似性评价指标上能取得优异的结果，但是得到的超分图像视觉质量较差，会丢失人脸五官区域的细节信息。针对这一现象，设计了一种新的深度神经网络来预测超分小波系数以获得信息丰富的超分辨率人脸图像。首先利用人脸图像的先验知识手动地给予五官区域更多的关注，然后在网络中引入线性低秩卷积运算，最后利用长距离依赖的思想补充超分图像的细节。实验验证该算法可以在获得较高的峰值信噪比和结构相似性的同时，使超分人脸图像五官区域更加清晰、视觉质量更优。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61801381)
陕西省国际合作交流项目(2018KW-003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0570
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3830-3835
文章编号: 1001-3695(2020)12-065-3830-06
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
刘颖, 孙定华, 公衍超. 学习小波超分辨率系数的人脸超分算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3830-3835. (Liu Ying, Sun Dinghua, Gong Yanchao. Wavelet-based deep learning algorithm for face super-resolution [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3830-3835. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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