【摘 要】
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为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,本文提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计了一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建了一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型.然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像.最后通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型分别从超球面身份度量空间和小波
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U20A20197,61973063）； 辽宁省重点研发计划项目（2020JH2/10100040）； 辽宁省自然科学基金（2021-KF-12-01）； 中国科学院光电信息处理重点实验室开放基金（OEIP-O-202005）；
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为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,本文提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计了一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建了一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型.然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像.最后通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束.实验结果表明,本文提出的算法不仅能够有效地去除高噪声环境下的人脸噪声,而且还能够有效地提升人脸图像分辨率,获得更高的峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio, PSNR）与结构相似度（Structural similarity index, SSIM）,具有较好的实用性.
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