【摘 要】
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现实世界中由于种种原因经常存在一些分辨率比较低的图像,这些低分辨率图像在如今经济飞速发展的时代已经满足不了人们日常生活和生产对图像清晰度的要求,因此超分辨率重建技术便起到至关重要的作用。超分辨率重建技术可以对低分辨率图像进行重建以生成质量较好的高分辨率图像,所以在对图像质量要求较高的场景下具有重要应用价值,如人脸识别等。通用的超分辨率重建算法应用在人脸图像的重建效果虽然表现不错,但是考虑到人脸图像
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现实世界中由于种种原因经常存在一些分辨率比较低的图像,这些低分辨率图像在如今经济飞速发展的时代已经满足不了人们日常生活和生产对图像清晰度的要求,因此超分辨率重建技术便起到至关重要的作用。超分辨率重建技术可以对低分辨率图像进行重建以生成质量较好的高分辨率图像,所以在对图像质量要求较高的场景下具有重要应用价值,如人脸识别等。通用的超分辨率重建算法应用在人脸图像的重建效果虽然表现不错,但是考虑到人脸图像的特殊性,这些方法可能会因为对人脸图像中丰富的特征信息利用率低导致重建出的人脸图像存在纹理模糊等问题。本文主要的创新点及实验取得的效果如下:（1）首先对DCSCN网络可能存在的改进点进行对比实验分析,在DCSCN网络深度以及损失函数上做出了改进,提出了I-DCSCN网络。通过实验发现I-DCSCN网络重建出的图像在PSNR和SSIM基本达到最高值,且略高于VDSR和DCSCN,但显著高于其他比较方法。与双三次插值方法相比,当尺度因子为4时,该方法在三个测试集上的平均PSNR和SSIM分别增加了3.412d B和0.038。（2）在对DCSCN网络深度以及损失函数做出改进提出了I-DCSCN网络后,又引入了自注意力机制到I-DCSCN网络中,提出了SA-DCSCN网络,其由三部分组成:浅层特征提取模块,深层特征提取模块和重建模块,其中自注意力机制作用于深层特征提取模块中。在重建模块引入了一种新的上采样方法亚像素卷积法,该方法可以减小需要进行补零操作的转置卷积法对上采样图片带来的影响,并能减少计算量,加快重建速度。将SA-DCSCN网络模型与经典的人脸超分辨率重建算法、通用的基于深度学习的超分辨率重建算法以及I-DCSCN算法重建出的高分辨率图像在主观和客观上进行了评价,发现SA-DCSCN网络在主观和客观评价标准上均高于其他比较方法。与双三次插值方法相比,当尺度因子为3时,该方法的平均PSNR和SSIM分别增加了4.428d B和0.043,其中Test3的PSNR增加值得到了5.373d B。（3）由于用于测试的低分辨率人脸图像是通过对高分辨率人脸图像以固定方式进行平滑地下采样获得的,它没有考虑真实世界中低分辨率人脸图像形成的原因,本文又在真实的人脸数据集上对SA-DCSCN网络进行了实验,发现该方法具有良好的应用于对实际图像进行重建的性能。相对于双三次插值算法性能提升了21.98%,相对于基准模型I-DCSCN也有6.46%的性能提升。
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