基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究

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基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究

光学图像处理与识别 | 更新时间：2025-09-01

- 基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究
- Research on face super-resolution reconstruction algorithm based on GAN
- 光学技术 2021年47卷第1期页码：101-106
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学医疗器械与食品学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.01.018
  中图分类号：
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
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李晓萌, 陈兆学. 基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究[J]. 光学技术, 2021,47(1):101-106.

Research on face super-resolution reconstruction algorithm based on GAN[J]. 2021, 47(1): 101-106.
李晓萌, 陈兆学. 基于GAN的人脸超分辨率重建算法研究[J]. 光学技术, 2021,47(1):101-106. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.01.018.

Research on face super-resolution reconstruction algorithm based on GAN[J]. 2021, 47(1): 101-106. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2021.01.018.

为解决当前人脸超分辨率算法细节处理不足和过度平滑等问题

基于对抗网络技术提出一种针对单一面部图像的超分辨率重建算法。在生成网络中并联边缘检测网络

提取丰富的人脸轮廓细节以辅助特征提取

通过Ranger优化器优化网络训练过程

最终结合客观评价和主观评价指标

建立数学模型综合评价重建效果。实验结果表明

算法较三次样条法、SRGAN、FSRCNN等方法具有更优的主观和客观评价结果。提升了面部的细节复原能力

具有更好的重建效果。

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