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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于差异视角约束的退化人脸图像修复方法，用于修复遭受退化破坏的人脸图像。其实现步骤为：1、生成训练集；2、构建双输出分支神经网络；3、训练双输出分支神经网络；4、对退化人脸图像进行修复。本发明在双输出分支的基础上构造差异视角，进一步对差异视角的输出进行一致性约束来迫使网络更偏向进行一对一的修复映射，学习的特征更加鲁棒，抑制修复结果偏模糊的问题，进一步提升了修复的人脸图像的质量。同时因为仅对网络的结构进行了简单的扩展以构建双输出分支，并未过多地增加网络的参数，不会对训练时间产生实际性影响，本发明在训练时间上具有较高的效率，易于推广应用。

主权项：1.一种基于差异视角约束的退化人脸图像修复方法，其特征在于，在双输出分支构建差异视角的基础上约束模型学习更高质量的修复映射，该方法的具体步骤如下：步骤1，生成训练集：步骤1.1，选取至少40000张高质量人脸图像；将每张高质量人脸图像通过合成退化方法，生成该张人脸图像对应的合成低质量人脸图像；步骤1.2，将每张高质量人脸图像与其对应的合成低质量人脸图像组合生成数据样本；将所有的数据样本组成训练集；步骤2，构建双输出分支神经网络：步骤2.1，构建一个由七个结构相同的编码学习层串联组成的编码器；每个编码学习层由卷积层、BatchNorm层、LeakyReLU激活层、2倍最近邻下采样层依次串联组成；将卷积层的卷积核大小设置为3×3，步长设置为1，边缘填充设置为1；将LeakyReLU层的负数部分的斜率设置为0.2；步骤2.2，构建一个由七个结构相同的解码学习层串联组成的解码器；每个解码学习层由卷积层、BatchNorm层、LeakyReLU激活层、2倍最近邻上采样层依次串联组成；将卷积层的卷积核大小设置为3×3，步长设置为1，边缘填充设置为1；将LeakyReLU层的负数部分的斜率设置为0.2；步骤2.3，构建由两个卷积层并联组成的双输出分支；将卷积层的卷积核大小设置为7×7，步长设置为1，边缘填充设置为3；步骤2.4，将编码器、解码器及双输出分支依次串联组成双输出分支神经网络；步骤3，训练双输出分支神经网络：将训练集输入到双输出分支神经网络中，使用梯度下降法迭代更新双输出分支神经网络的参数，直至总损失函数收敛为止，得到训练好的双输出分支神经网络；步骤4，对退化人脸图像进行修复：将一张待修复的退化人脸图像输入到训练好的双输出分支神经网络中，输出修复后的人脸图像。

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权利要求：

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