一种基于图像质量先验的盲脸修复方法

一种基于图像质量先验的盲脸修复方法，解决人像复原领域复原结果质量不够高的问题。通过引入图像质量先验信息，赋予修复算法图像质量感知能力，从而在推理阶段显著提升复原结果的图片质量。设计了双码本架构，分别保留多样化和高质量的面部特征，并结合质量先验条件的码字生成模块，优选Transformer网络，在码本查找阶段根据输入图像的质量分数生成高质量特征码字序列。此外，通过离散码本先验限制模型输出空间，减少对抗样本的生成，并通过最大化无参考图像质量评估(NR‑IQA)评分直接优化模型参数，进一步提升修复图像的视觉感知质量。本发明的复原结果在清晰度、面部细节和色彩自然度上均优于现有技术，可应用于各种复原算法中，同时不会引入额外的推理开销。