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摘要：本发明公开了一种基于轮廓和语义引导的人脸图像修复方法，包括以下步骤：S1：对人脸图像进行预处理获得待修复人脸图像；S2：将步骤S1中的待修复人脸图像进行灰度化处理得到待修复人脸灰度图像；S3：将S2中的待修复人脸灰度图像通过边缘检测算法提取人脸轮廓信息，从而获得待修复人脸轮廓图像；S4：建立对抗网络结构的基于多尺度残差块的轮廓修复模型，将步骤S2中的待修复人脸灰度图像以及步骤S3中的待修复人脸轮廓图像输入到轮廓修复模型中，获得人脸轮廓修复图像；S5：建立对抗网络结构的基于注意力金字塔和多尺度残差块的图像修复模型，将步骤S1中的待修复人脸图像和步骤S4中的人脸轮廓修复图像输入到图像修复模型中，得到修复后的完整图像。
主权项：1.一种基于轮廓和语义引导的人脸图像修复方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对输入人脸图像进行预处理，进行缩放或拉伸调整成统一尺寸，获得待修复人脸图像；S2：将步骤S1中得到的待修复人脸图像进行灰度化处理，得到待修复人脸灰度图像；S3：将S2中得到的待修复人脸灰度图像通过边缘检测算法提取人脸轮廓信息，从而获得二值化的待修复人脸轮廓图像；S4：建立对抗网络结构的基于多尺度残差块的轮廓修复模型，所述轮廓修复模型由一个生成器和一个鉴别器构成，且在生成器中引入了多尺度残差结构，将步骤S2得到的待修复人脸灰度图像以及步骤S3得到的待修复人脸轮廓图像输入到基于多尺度残差块的轮廓修复模型中，获得完整的人脸轮廓修复图像；S5：建立对抗网络结构的基于注意力金字塔和多尺度残差块的图像修复模型，所述图像修复模型由一个生成器和一个鉴别器构成，且在生成器中引入了注意力金字塔结构和多尺度残差结构，将步骤S1中得到的待修复人脸图像和步骤S4人脸轮廓修复图像输入到基于注意力金字塔和多尺度残差块的图像修复模型中，实现对人脸图像缺失区域的修复，得到修复后的完整图像。
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百度查询： 天津理工大学 一种基于轮廓和语义引导的人脸图像修复方法
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