基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型

摘要

针对破损区域较大的人脸图像,修复后图像存在局部色差、边界伪影和细节缺陷等问题,提出基于部分卷积和多尺度特征融合的人脸图像修复模型。该模型主要分为多尺度修复网络和判别器网络。修复网络通过多级特征提取模块和主分支模块,有效融合深层和浅层的图像特征,实现了人脸图像的特征提取和融合。此外,构建由内容损失、感知损失、风格损失、总变分损失和对抗损失组成的联合损失函数,用于训练多尺度修复网络,并通过与判别器网络的相互对抗,提高修复图像与真实图像的视觉一致性。实验结果表明,对于不同的掩膜率,采用该模型修复的图像具有合理的纹理结构和上下文语义信息,并在定性和定量比较上表现更好。