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公开(公告)号：CN109903236B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910055717.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VAE‑GAN与相似块搜索的人脸图像修复方法及装置，该方法主要包括：(1)利用人脸图像库样本训练构建的VAE‑GAN网络模型，优化模型中生成器G和鉴别器D的参数；(2)把待修复图像输入到训练好的生成器G中，生成一个待修复区域存在语义信息但模糊的图像M；(3)根据图像M中待修复区域及周围区域的图像块从人脸图像库的图像中搜索相似块Z；(4)用相似块Z中对应于待修复区域的图像块替换M中的待修复区域Ω的图像块，并对修复边界进行融合。本发明方法结合了深度学习方法和传统的相似块搜索方法，同时解决深度学习方法修复结果模糊的问题和传统方法无法修复语义信息的问题。
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公开(公告)号：CN109903236A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910055717.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VAE-GAN与相似块搜索的人脸图像修复方法及装置，该方法主要包括：(1)利用人脸图像库样本训练构建的VAE-GAN网络模型，优化模型中生成器G和鉴别器D的参数；(2)把待修复图像输入到训练好的生成器G中，生成一个待修复区域存在语义信息但模糊的图像M；(3)根据图像M中待修复区域及周围区域的图像块从人脸图像库的图像中搜索相似块Z；(4)用相似块Z中对应于待修复区域的图像块替换M中的待修复区域Ω的图像块，并对修复边界进行融合。本发明方法结合了深度学习方法和传统的相似块搜索方法，同时解决深度学习方法修复结果模糊的问题和传统方法无法修复语义信息的问题。
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公开(公告)号：CN107945118A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711034936.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T5/005 , G06T3/40 , G06T2207/20081 , G06T2207/30201
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的人脸图像修复方法，该方法包括以下步骤：(1)搜集大量含有完整清晰人脸的图像，建立一个人脸图像数据库；(2)构建一种生成式对抗网络；(3)对生成式对抗网络进行训练，优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数；(4)将服从正态分布的随机向量输入到已训练好的生成器，生成人脸图像，将待修复人脸图像的完好无损区域与生成图像的相应区域进行对比，不断调整输入向量，直至两者相似，最终将待修复的人脸图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成人脸图像的对应区域的像素值来替换。本发明针对有遮挡或损坏的人脸图像的修复问题，采用具有深度学习结构的生成式对抗网络，有效地解决了图像处理中的图像修复问题。
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公开(公告)号：CN107945118B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201711034936.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的人脸图像修复方法，该方法包括以下步骤：(1)搜集大量含有完整清晰人脸的图像，建立一个人脸图像数据库；(2)构建一种生成式对抗网络；(3)对生成式对抗网络进行训练，优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数；(4)将服从正态分布的随机向量输入到已训练好的生成器，生成人脸图像，将待修复人脸图像的完好无损区域与生成图像的相应区域进行对比，不断调整输入向量，直至两者相似，最终将待修复的人脸图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成人脸图像的对应区域的像素值来替换。本发明针对有遮挡或损坏的人脸图像的修复问题，采用具有深度学习结构的生成式对抗网络，有效地解决了图像处理中的图像修复问题。
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