高周波成分を考慮したFace Hallucination法

摘要

学習べ-ス超解像処理の1つであるFace Hallucination法は，事例学習に基づき単一低解像度顔画像から高解像度顔画像を生成する手法である.この手法により生成した画像は高周波成分が欠落し本来の顔特徴が失われている可能性があり，何らかの方法で高周波成分を復元しなければならない.本発表では，高周波成分を考慮したFace Hallucination法を提案する.提案法は，以下の3つのステップからなる.①.従来のFace Hallucination法により高解像度画像を生成する；②.生成した高解像度画像をダウンサンプリングし，入力低解像度画像との残差画像を生成し，その残差画像から従来のFace Hallucination法で高解像度残差画像を生成する；③.ステップ1で生成した高解像度画像にステップ2で生成した高解像度残差画像を補填することでより鮮明な高解像度顔画像を生成する.%Face Hallucination method is one of learning-based super-resolution techniques, which can reconstruct a high-resolution image from only a single low-resolution image based on machine learning methods. However, it is difficult to reconstruct the detailed high-frequency components. In this paper, we proposed a high frequency compensated face hallucination method. The proposed method is a three-step method: ①reconstruct a high-resolution image by using conventional face hallucination method; ②calculate a low-resolution residual image between the input low-resolution image and the downsampled reconstructed high-resolution image and then reconstruct a high-resolution residual image by using the conventional face hallucination method; ③compensate the high-resolution residual image to the reconstructed high-resolution image in step 1.