# face-enhance
本科毕业设计-基于深度学习的模糊人脸图像增强系统的设计与实现
## 简介
本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊,与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大,只有细微的极小局部的差别,而图像修复则是图像中缺失一部分,需要复原成原图,除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之,模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题,核心是图像去模糊。
## 网络结构
基于Coarse-to-Fine结构,具体网络结构,略。
#### Coarse Stage
#### Fine Stage
## 测试
#### 测试1
coarse_loss = 0.0007, fine_loss = 0.0010
![image](https://github.com/wangleihitcs/face-enhance/raw/master/resource/test1.png)
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基于深度学习的模糊人脸图像增强系统的设计与实现
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pyc:6个
png:2个
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2023-11-08
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face-enhance 本科毕业设计-基于深度学习的模糊人脸图像增强系统的设计与实现 简介 本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊,与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大,只有细微的极小局部的差别,而图像修复则是图像中缺失一部分,需要复原成原图,除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之,模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题,核心是图像去模糊。 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕业设计作业,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到94.5分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅
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FaceEnhance-master.zip (20个子文件)
FaceEnhance-master
src
data
GaussianBlur.py 3KB
BatchImage.py 3KB
FaceInput.py 2KB
Test.py 660B
log.txt 183KB
model
UNetLike.py 10KB
GoodNet.py 13KB
EncodeDecodeLike.py 7KB
UNetLikeBN.py 10KB
__pycache__
UNetLike.cpython-35.pyc 5KB
GoodNet.cpython-35.pyc 9KB
FaceEnhance.py 9KB
__pycache__
image.cpython-35.pyc 277B
EncodeDecodeLike.cpython-35.pyc 4KB
UNetLike.cpython-35.pyc 5KB
FaceInput.cpython-35.pyc 3KB
resource
test1.png 157KB
UNetLike.png 226KB
.idea
vcs.xml 180B
README.md 875B
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- 1
资源评论
- TOolOoOo2024-01-01资源不错,对我启发很大,获得了新的灵感,受益匪浅。
- m0_537858362024-03-25总算找到了自己想要的资源,对自己的启发很大,感谢分享~
机智的程序员zero
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