通过利用边缘语义增强技术来提升盲人脸恢复的效果

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Improving blind face restoration by utilizing edge semantic enhancement

针对低质量图像修复中边缘信息不足及退化信息过载问题，提出边缘语义增强（ESE）与前置特征融合模块（PFFM），结合边缘增强机制与多层级特征融合，有效提升修复结果的边缘细节及身份信息保留，并通过RIP技术减少低频干扰，实验验证其优于传统方法。

　　在当今图像处理和人工智能技术迅猛发展的背景下，面部图像修复技术逐渐成为研究的热点。随着图像质量下降的严重性不断增加，传统的基于先验知识的盲面修复网络面临着一个核心问题：由于输入的低质量图像，先验信息的准确性难以保证，从而影响了修复结果的可靠性与边缘细节的还原。此外，大多数现有的修复方法直接使用低质量图像参与修复过程，这会导致大量降质信息的引入，使得修复结果的细节和真实性受到挑战。因此，如何在不依赖先验信息的前提下，实现高质量的面部图像修复，成为当前研究的重要方向。

本文提出了一种基于边缘语义增强的面部修复框架，旨在解决上述问题。该框架主要包括两个核心模块：边缘语义补充模块（ESSM）和先验特征融合模块（PFFM）。ESSM模块利用边缘语义增强（ESE）技术，提升解码特征的边缘信息强度，从而增强网络对复杂降质场景的鲁棒性。PFFM模块则通过融合深度解码特征与跳跃连接特征，实现对面部特征的粗略定位以及对降质信息的抑制，使网络能够更有效地适应严重降质的情况。此外，本文还引入了一种称为范围插值填充（RIP）的技术，以优化边缘语义增强过程，减少填充操作引入的低频信息对修复结果的影响。通过这些技术的结合，该方法在合成数据集和真实世界数据集上均表现出良好的性能，特别是在超分辨率和盲面修复任务中，显著提升了修复结果的边缘语义和身份信息的保留能力。

在实际应用中，低质量面部图像往往受到多种复杂降质因素的影响，如模糊、噪声、压缩伪影等，这些因素使得图像修复变得尤为困难。传统的修复方法通常依赖于先验知识，例如几何先验、参考先验、生成先验和3D先验等，以指导网络对图像进行修复。然而，这些方法在面对严重降质时存在一定的局限性。几何先验需要精确的面部关键点或组件位置，但这些信息在低质量图像中往往难以获取。参考先验则依赖于Dlib或RetinaFace等网络进行面部组件定位，这不仅增加了计算复杂度，还可能影响修复的实时性。生成先验虽然能够生成高质量的面部图像，但过度依赖先验信息会限制模型的灵活性，使得修复效果高度依赖于先验模型的性能。此外，生成先验网络本身也可能存在缺陷，例如StyleGANv1中出现的水滴状伪影等。

尽管有研究尝试通过融合多个先验信息来弥补单一先验的不足，例如MFPSNet（Yu et al., 2023）通过多先验融合提升修复效果，但这种方法也带来了一些问题。一方面，多先验融合需要额外的时间和资源来获取和处理多个先验信息，导致模型的实时性下降；另一方面，这种融合方式可能使模型与实际应用场景之间的距离加大，从而影响其泛化能力和实用性。因此，如何在不依赖先验知识的情况下，实现高效、高质量的面部图像修复，成为当前研究的核心挑战之一。

本文提出的方法在一定程度上突破了这一瓶颈。通过引入边缘语义增强机制，该方法能够在不依赖外部先验信息的前提下，有效提取和增强图像的边缘信息。边缘信息对于面部图像的修复至关重要，因为它能够提供图像的结构和轮廓，帮助网络更准确地还原面部细节。同时，该方法通过优化跳跃连接的处理方式，减少降质信息对修复过程的干扰，使得网络能够在复杂降质场景下仍保持较高的修复精度。此外，针对填充操作可能引入的低频信息，本文提出了一种基于加权插值的填充方法（RIP），从而进一步提升修复效果。

在具体实现上，该方法采用了一种端到端的修复框架，将低质量图像输入到编码网络中，生成一个潜在向量。随后，该潜在向量与每个编码块的跳跃连接特征相结合，通过风格调制的方式逐步生成高分辨率图像。最终，网络输出的修复图像不仅保留了原始图像的结构和轮廓，还能够有效恢复面部细节和身份信息。这种设计使得网络在处理严重降质图像时，依然能够保持较高的修复质量。

为了验证该方法的有效性，本文在合成数据集和真实世界数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，与传统的修复方法相比，本文提出的方法在多个指标上均表现出显著的优势。特别是在超分辨率和盲面修复任务中，该方法能够更准确地恢复面部的边缘语义和身份特征，从而提升修复图像的视觉效果和实用性。此外，该方法在推理速度方面也表现出色，能够在保持高质量修复的同时，实现快速的图像处理，满足实际应用中对实时性的需求。

在训练数据方面，本文采用了当前面部生成任务中常用的FFHQ数据集，该数据集包含70000张高质量面部图像，分辨率均为1024×1024。为了模拟真实世界的降质情况，本文还对数据集进行了人工降质处理，通过特定的降质公式生成低质量图像。这种数据集的设计不仅能够充分验证模型在复杂降质场景下的性能，还能够为后续的模型优化和应用提供有力支持。

综上所述，本文提出的方法通过引入边缘语义增强和先验特征融合等关键技术，有效解决了传统盲面修复方法中存在的诸多问题。该方法在不依赖外部先验信息的前提下，实现了对低质量面部图像的高质量修复，不仅提升了修复图像的视觉效果，还增强了模型的鲁棒性和实时性。未来，随着深度学习技术的不断发展，面部图像修复方法将继续朝着更高效、更智能的方向演进，为更多实际应用场景提供技术支持。