计算机辅助设计与图形学学报

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:11-2925/TP

国际刊号:1003-9775

计算机辅助设计与图形学学报杂志2020年第3期:基于变分自编码器的人脸图像修复

发布日期:

作者:张雪菲, 程乐超, 白升利, 张繁, 孙农亮, 王章野

关键词:图像修复, 变分自编码器, 特征解耦, 判别网络, 图像融合

基于卷积神经网络的人脸图像修复技术在刑事侦破、文物保护及影视特效等领域有着重要的应用.但现有方法存在着图像修复结果不够清晰以及结果多样化不足等缺点,为此,提出了一种基于变分自编码器的人脸图像修复方法.首先设计了一种变分自编码器的变种网络,通过引入生成对抗网络解决修复人脸图像不清晰的问题,同时对变分自编码器中的隐变量进行约束,使得其中各个维度相互独立,实现特征解耦操作;最后通过动态规划获得最佳分割边界,利用泊松图像编辑得到无缝融合的结果.在CelebA数据集上的实验结果表明,该方法获得了良好的图像修复结果,同时,通过显式地控制隐变量的不同维度,展现了不同属性的人脸图像修复结果.

来源:2020年第3期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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