毕业设计：基于深度学习的人脸模糊图像复原算法 人工智能

前言

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   🎯基于深度学习的人脸模糊图像复原算法

项目背景

   人脸模糊图像复原是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在人脸识别、图像增强和安全监控等领域具有广泛应用。然而，由于图像模糊的原因多种多样，如运动模糊、焦距不准确等，传统的图像复原算法在复杂场景下的效果有限。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸模糊图像复原算法逐渐成为研究热点。通过训练深度学习模型，可以从模糊图像中恢复出更清晰、更真实的人脸信息，提高图像的质量和可用性。因此，基于深度学习的人脸模糊图像复原算法具有重要的研究价值和实际应用前景。

设计思路

   通过 FEN 提取模糊图像的多尺度特征图，接着利用 SAM 进行特征图信息整合，然后将矫正后的特征图输入到 FFN 中进行复原。复原过程包括生成器和鉴别器，生成器由 4*4 分辨率随机向量开始，引入矫正特征图控制生成方向，而判别器通过计算损失差距来优化生成器和鉴别器。最终，生成器网络可用于图像去模糊。本实验的核心思想是对人脸模糊图像进行特征矫正，采用渐进式对抗生成的方式，让网络学习特征矫正和拟合真实人脸分布。首先，模糊图像通过特征提取模块得到多尺度特征图，然后进入特征矫正模块进行信息整合学习，输出“干净”的多尺度特征图。最后，矫正后的特征图通过生成式复原网络进行复原，包含生成器和鉴别器两部分。生成器从随机向量开始，逐级增大分辨率并引入矫正特征控制生成方向，最后两层特征未参与。判别器根据生成图像与真实图像的特征差异、均方误差和真实概率计算损失，交替优化生成器和鉴别器，最终得到去模糊推理网络。

   使用预先训练好的 VGGNet 作为特征提取网络（FEN），从输入的模糊人脸图像中提取出丰富的结构和语义信息。VGGNet 的特征结构简单，各层具有相同数量的通道，便于特征融合和矫正模块的设计。首先，将模糊图像输入到预训练网络中，经过一系列卷积和池化操作，最终得到 512*4*4 维度的特征图。为了满足生成式复原网络的需求，再将这一特征图复制一份，形成 12 层特征图。这一方法有助于提高人脸识别的准确性和鲁棒性，为后续的识别任务奠定基础。

   图像去模糊的关键是从模糊图像中提取和筛选有效信息，并利用这些信息恢复清晰图像。在生成复原过程前对模糊图像的特征进行矫正，以提高复原图像的质量。这种方法可以学习到图像的重点信息，并缓解生成复原网络的压力，从而更好地考虑人脸特征与细节信息，提高复原质量。

   基于高效自注意力的特征矫正模块，用于图像去模糊。首先，将输入图像通过特征提取网络得到多尺度特征图。然后，在每层特征图注入生成网络前，采用两层高效自注意力层对特征进行矫正。同时，考虑到模糊图像的面部细节可能不正确，因此删除了特征提取网络中前两个块的前四层的面部特征。在特征矫正模块的设计上，考虑到自注意力机制的资源消耗和深层结构的模型求解能力，最终采用了双层的高效自注意力组件。通过对比特征矫正前后，可以看出原始特征图细节信息保留较差，受到噪声干扰，而经过矫正后，特征图表现更好，细节信息和五官轮廓都得到了巨大提升。这证明了特征矫正模块的有效性，能够筛选特征、压制模糊信息并聚合重要特征通道。同时，自注意力的全局考虑也有助于模型获得更泛化的特征学习能力。

   渐进式生成对抗复原网络采用类似StyleGan2生成网络的结构。生成对抗网络通过生成器和鉴别器之间的训练，使生成器学习特征分布，实现从简单到复杂分布的转换。然而，对于高分辨率生成，任务量巨大。采用由小至大、逐级生成的方式，先使用低分辨率图像进行训练，然后逐次增加更高分辨率的网络层，以避免生成过程中出现频率过高的情况。为了将这种生成方式应用于图像复原任务，本实验进行了以下改动：

1. 参考特征金字塔网络中的自顶向下特征融合方法，将生成器与特征提取网络的对齐设计，使输入图像的特征图经过特征矫正后可以直接进入生成器，无需额外的通道压缩或扩展处理。
2. 在生成器的最后两个分辨率块前加入与特征矫正模块结构一致的双层高效自注意力模块。卷积能够提取图像局部特征信息并保持特征不变性，而自注意力则从全局层面聚合特征信息并关注重点信息。因此，本文只在最后两个分辨率块前加入高效自注意力模块。
3. 对于生成器中的归一化操作，本文不归一化输入特征，而是将卷积权值归一化。这种隐式地调整局部和全局级别的特征的方法有助于消除生成过程中的特征伪像。

数据集

   由于网络上没有现有的合适的数据集，我决定自己去收集图像并制作了一个全新的数据集。我在各种场景中拍摄了多张人脸模糊图像，并使用了各种模糊方法进行处理。通过现场拍摄，我能够捕捉到真实的人脸模糊场景，这将为我的研究提供更准确、可靠的数据。此外，为了增加数据集的多样性，我还收集了不同姿态和表情的人脸图像，并在不同光照条件下进行了拍摄。这个自制的数据集将为基于深度学习的人脸模糊图像复原算法的研究提供有力的支持，并为该领域的发展做出积极贡献。

class ImageDeblurringModel(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super(ImageDeblurringModel, self).__init__()  
        # 定义你的网络结构  
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2)  
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=1, padding=2)  
        # ... 添加更多的层 ...  
        self.output = nn.Conv2d(128, 3, kernel_size=5, stride=1, padding=2)  
  
    def forward(self, x):  
        x = F.relu(self.conv1(x))  
        x = F.relu(self.conv2(x))  
        # ... 通过其他层 ...  
        x = self.output(x)  
        return x  
  
# 数据预处理和增强  
transform = transforms.Compose([  
    transforms.ToTensor(),  
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 根据需要调整均值和标准差  
])  

   为了进一步扩充数据集的规模和多样性，我还采用了数据增强的技术。通过对已有的图像进行旋转、缩放、平移和镜像等操作，我生成了更多样化的训练样本。此外，我还利用人脸关键点检测算法提取了人脸的关键点坐标，并进行了微小的形变和扭曲，以增加数据集的多样性和鲁棒性。这些数据扩充的方法有效地增加了数据集的规模和多样性，提高了模型的泛化能力和性能。通过数据扩充，我能够更全面地评估和改进基于深度学习的人脸模糊图像复原算法的性能，使其在实际应用中更加稳健和可靠。

模型训练

   合成模糊测试结果的 PSNR 和 SSIM 图的意义在于评估图像去模糊算法的性能。PSNR（峰值信噪比）是一种衡量图像质量的客观指标，其值越大表示失真越小，图像质量越高。SSIM（结构相似性指数）也是一种评估图像质量的指标，其值越接近于1，表示图像质量越好。通过合成模糊测试结果的 PSNR 和 SSIM 图，可以直观地比较不同算法在图像去模糊方面的性能，从而为算法的改进提供依据。同时，这些图还可以用于指导模糊参数的调整，以获得更好的去模糊效果。

   视觉锐利组细节对比图的意义在于通过对比不同方法或不同参数设置下图像的细节表现，评估图像去模糊算法的性能。这些图可以展示算法在处理模糊图像时对细节的恢复能力，从而帮助研究者了解算法的优缺点，进一步优化算法。同时，通过对比不同方法或不同参数设置下的细节表现，可以发现各种方法在处理特定细节方面的优势和不足，为算法的改进提供思路和方向。

   消融实验是一种重要的研究方法，通过去除或失活系统的特定部分来观察其对整体功能的影响，从而深入理解系统的组成、机制及各部分之间的相互作用，为优化模型设计、揭示生理功能和探索病理机制提供有力支持。在研究和应用中，需遵循伦理和科学规范，确保实验的有效性和可靠性。

  
# 加载数据集  
train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_train_data', transform=transform)  
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)  
  
# 定义损失函数和优化器  
criterion = nn.MSELoss()  # 使用MSE损失函数  
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器  
  
# 训练模型  
num_epochs = 10  # 根据需要调整训练轮数  
for epoch in range(num_epochs):  
    for inputs, targets in train_loader:  
        # 清零梯度缓存  
        optimizer.zero_grad()  
        # 前向传播  
        outputs = model(inputs)  
        # 计算损失  
        loss = criterion(outputs, targets)  
        # 反向传播和优化  
        loss.backward()  
        optimizer.step()

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