终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 公共服务校级

随着现代摄影和视频采集设备的发展，人们对更高质量的人脸图像需求增加，但是现在的人脸图像技术还不能完全满足人们的需求。在许多实际情况下，受物理成像系统和成像条件的限制，人脸图像始终是低质量的，存在人脸细节不清晰、轮廓不清楚等问题，并且以往的移动端图像增强算法大多是基于传统CV领域的方法，无法根据人的肤色、复杂的光照条件、当前场景的曝光、白平衡、动态、对比度、饱和度、色彩等综合因素去做自适应的调节。从而可能导致信息丢失和视觉质量下降。而人脸超分辨率，一种特定领域的图像超分辨率问题，是指从给定的低分辨率（LR）脸部图像中恢复高分辨率（HR）脸部图像的方法。该方法提高了低质量LR脸部图像的分辨率，并恢复了脸部图像的细节。因此，人脸超分辨率在摄影图像、人像美化、抓捕犯罪人员等方面具有广泛的应用范围和显着的优势。