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标题: 基于字典引导变换的欠显示摄像机盲脸恢复
摘要: 通过将正面摄像头隐藏在显示面板下方,Under-display camera(UDC)为用户提供了全屏幕体验。 然而,由于显示器的特性,UDC拍摄的图像质量严重下降。 已经提出了处理UDC图像恢复的方法,并取得了进展。 目前还没有专门的方法和数据集来恢复UDC人脸图像,这可能是UDC场景中最常见的问题。 为此,考虑到UDC成像过程中的颜色滤波、亮度衰减和衍射,我们提出了一种两级网络UDC退化模型网络UDC-DMNet,通过对UDC成像的过程建模来合成UDC图像。 然后,我们使用UDC-DMNet和FFHQ和CelebA-Test的高质量人脸图像创建UDC人脸训练数据集FFHQ-P/T和测试数据集CelebA-Test-P/T,用于UDC人脸恢复。 我们提出了一种新的字典引导变压器网络DGFormer。 在恢复过程中引入人脸分量字典和UDC图像的特点,使得DGFormer能够解决UDC场景中的人脸盲恢复问题。 实验表明,我们的DGFormer和UDC-DMNet实现了最先进的性能。