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作者：徐克;
单位：山西大学物理电子工程学院;
摘要：针对大面积不规则破损的人脸图像修复过程中出现的伪影和不连贯问题，提出一种基于特征融合和多尺度注意力机制的二阶段人脸图像修复算法。在粗修复网络增加全局和局部特征分支来处理编码器的输出。其中，局部特征分支使用多尺度空洞卷积和门控残差连接来聚合上下文信息，并与全局特征分支的输出进行正交融合，提高局部特征与全局特征的相关性，减少特征冗余。在精修复网络增加平均和最大金字塔池化模块，其中，平均池化用于捕捉整体统计信息，最大池化用于提取空间上显著的特征并保留关键信息，并利用通道-空间注意力机制进行图像特征结构调整和纹理生成。最后，构建了一个包括多尺度结构相似性损失的复合函数对网络进行训练。实验结果表明，所提算法在主观和客观评价指标上均优于现有算法。
关键词：全局特征;;局部特征;;正交融合;;金字塔池化;;CBAM;;多尺度特征融合;;人脸图像修复
