基于CSWin-Transformer和WGAN技术的人脸遮挡修复研究

1 论文标题：基于CSWin-Transformer和WGAN技术的人脸遮挡修复研究

2 作者信息：黄施豪, 金 钊：云南大学信息学院，云南 昆明

3 出处和链接：黄施豪, 金钊. 基于CSWin-Transformer和WGAN技术的人脸遮挡修复研究 [J]. 图像与信号处理, 2025, 14(2): 299-309. https://doi.org/10.12677/jisp.2025.142027

4 摘要：针对于当前人脸遮挡修复方法中出现修复图像信息不完整、纹理模糊、产生伪影、细节欠佳以及模型训练不稳定等问题，提出一种基于CSWin-Transformer和WGAN的人脸遮挡修复方法。该方法以Encoder-Decoder结构作为生成器，在生成器中引入CSWin-Transformer Block来精细识别和处理被遮挡的面部区域，以提高处理的针对性和效率，解 器通过跳跃连接与编 器多尺度特征融合，更好学习图像的细节特征，优化最终效果。在判别器中引入Wasserstein距离，来提高模型训练稳定性以及生成图像的真实性，同时在判别器中引入CSWinSelf-Attention，增强判别器对图像全局结构和细节信息的理解。实验结果显示，文章方法在所使用的CelebA的数据集上有良好的修复效果，在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)指标上与目前一些图像修复方法相比表现更优。