基于图像块相似性和补全生成的人脸复原算法

图像获取过程中,由于成像距离、成像设备分辨率等因素的限制,成像系统难以无失真地获取原始场景中的信息,产生变形、模糊、降采样和噪声等问题,针对上述情况下降质图像的复原问题,提出了适用于低分辨率,低先验知识情况下的人脸复原方法,通过基于图像相似性的期望块log相似性EPLL (expected patch log likelihood)框架来构建人脸复原效果的失真函数,利用生成对抗网络的图像补全式生成过程来复原图像。所提算法在加噪率50%以及更高情况下可以保持较好的人脸图像轮廓与视觉特点,在复原加噪20%的降质图像时,相比传统的基于图像块相似性的算法,本文算法复原结果的统计特征峰值信噪比PSNR (peak signal-noise ratio)与结构相似度SSIM (structural similarity)值具有明显优势。