摘要
大多数传统的面部超分辨率方法均假设输入图像足够大且已对齐，且要求输入图像无噪声。一旦输入图像尺寸极小、未对齐或受到噪声污染，其性能将显著下降。本文提出一种新型的可变换判别性自编码器，用于实现对未对齐、含噪且极小（16×16）的低分辨率人脸图像的8倍超分辨率重建。与基于编码器-解码器结构的自编码器不同，本方法采用解码器-编码器-解码器的网络架构。首先，利用可变换判别性解码器网络同时完成上采样与去噪；随后，通过可变换编码器网络将中间生成的高分辨率人脸图像映射为对齐且无噪声的低分辨率图像；最后，借助第二个解码器生成逼真的高分辨率幻觉图像。在大规模人脸数据集上的大量实验评估表明，所提方法在面部幻觉重建方面取得了显著优于现有技术的效果，PSNR指标较当前最优方法提升达1.82 dB，性能优势明显。