项目介绍:

基于深度学习的图像修复系统设计与实现（PyQt5、CodeFormer ffhq-dataset数据集）+第二稿+任务书+开题ppt+开题+相关问题+学习参考+数据集

高清视频演示:

https://www.bilibili.com/video/BV17JykYKEr5/

系统说明:

研究致力于解决图像修复中的关键问题，尤其是在人脸图像修复方面具有重要意义。随着深度学习技术的进步，图像修复系统变得越来越关键，可应用于数字图像处理、医学影像等领域。传统的方法依赖于手工设计的规则，无法有效处理复杂的图像损伤，而深度学习技术的应用为图像修复带来了新的突破，能更准确地恢复受损图像。

本系统界面采用PyQt5框架设计，为用户提供直观友好的交互式界面，便于操作和结果展示，从而提高了系统的易用性和用户体验。在训练过程中，利用FFHQ数据集，这是一个大规模的真实人脸图像数据集，有助于模型学习更准确的特征表示和修复策略，提升系统性能和泛化能力。另外，系统的实现基于PyTorch框架，这是一个广泛应用于深度学习领域的开源库，提供了丰富的工具和接口，方便模型设计、训练和部署，有助于实现基于Codebook Lookup Transformer算法的图像修复系统。

图像修复、深度学习、PyQt5、CodeFormer

1.1  数据集收集与处理

1.1.1  人脸数据集

人脸数据集是深度学习和计算机视觉领域的重要资源之一，对于训练和评估人脸相关的算法和模型具有至关重要的作用。FFHQ（Flickr-Faces-High-Quality）是一个高质量的人脸数据集，包含了1024×1024分辨率的70000张PNG格式高清人脸图像。这些图像涵盖了丰富多样的年龄、性别、种族、肤色、表情、脸型、发型、人脸姿态等属性，以及多种人脸周边配件，如眼镜、太阳镜、帽子、发饰等。FFHQ数据集的丰富性和高质量为人脸相关任务的研究和应用提供了重要支持，例如人脸生成、属性分类、语义分割等。数据集截图如下图3-1所示。

图3-1 数据集截图

1.1.2  数据处理

在使用人脸数据集进行深度学习任务之前，通常需要对数据进行一系列的处理和准备工作，以适应模型的训练和评估需求。针对FFHQ数据集，常见的数据处理步骤包括图像加载、预处理、数据增强、划分数据集等。首先，需要加载图像数据，并根据任务的需要进行预处理，如调整图像尺寸、归一化处理等。然后，可以应用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、平移等，以扩增数据集并增强模型的泛化能力。最后，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。数据处理的质量和效率直接影响了后续模型的训练和性能表现，因此需要仔细设计和实施数据处理流程。

图3-1 数据处理流程图

1.2  图像修复模块

本模块实现了基于 CodeFormer 模型的图像修复功能，旨在从经过蒙版处理的人脸图像中恢复缺失的部分，提供高质量的修复结果。CodeFormer 模型是一个基于 Transformer 的代码预测网络，通过预测代码序列来表示图像的离散表示空间，从而实现对输入图像的修复。该模型在训练过程中使用了预训练的自编码器，其中包含了学习到的高度压缩的码本，用于存储丰富的面部细节。

1. 输入端

输入端接受破损的人脸图像或图像文件夹路径作为输入。对于单个图像路径，系统将仅处理该图像；对于图像文件夹路径，系统将处理文件夹中所有图像。用户可以选择指定输出文件夹路径，否则系统将在默认路径下保存修复后的图像。此外，用户还可以选择添加修复后的图像文件名后缀以区分原始图像和修复后的图像。

图3-2 输入图片

2.网络层

模型的网络层是基于 Transformer 结构的，被称为 CodeFormer。它采用了全局建模的策略，能够更好地预测代码序列，从而实现对破损人脸图像的修复。该网络结构包含多个 Transformer 模块，这些模块能够有效地捕捉输入图像的全局组成和长距离依赖关系。通过将破损的人脸图像的特征作为输入，CodeFormer 可以准确预测代码令牌序列，这些序列被视为码本空间中面部图像的离散表示。Transformer 模块的全局建模补偿了输入图像中的局部信息丢失，从而提高了修复的准确性和整体一致性。此外，CodeFormer 还具有可调节的特征转换模块，允许在保真度和质量之间进行灵活的权衡，以满足不同降级情况下的需求。通过这些网络层的设计，CodeFormer 在处理破损的人脸图像时表现出色，能够产生高质量的修复结果。

3. 输出端：

输出端修复后的图片是经过模型修复处理后的破损人脸图像。修复后的图像恢复了丢失的细节和结构，提高了图像的质量和保真度。修复后的人脸图像可能包含更清晰的面部特征，如眼睛、嘴巴和鼻子的轮廓，以及更自然的肤色和纹理。修复后的图像能够保持原始图像的身份特征，使人脸更加真实和自然。

图3-4 修复效果图

4. 相关公式

公式描述了CodeFormer模型中的关键步骤：

1. 输入图像被转换为张量表示，其中`img2tensor`函数将输入图像转换为张量，并将像素值归一化到[0, 1]范围内，并转换为浮点数类型。如果图像是BGR格式，则将其转换为RGB格式。
2. 预测掩码用于确定输入图像中需要修复的区域。首先，创建一个大小为512×512的全零张量作为掩码，然后通过计算输入图像的通道维度上的像素值之和来确定需要修复的区域。如果像素值之和为3（即白色），则将相应的掩码像素设置为1.0。
3. 修复后的图像通过将输入图像和预测掩码结合起来生成。未损坏的区域直接复制自输入图像，而需要修复的区域则使用预测的输出图像。修复后的图像被保存在指定的输出路径中。

这些步骤构成了CodeFormer模型中的关键操作，用于修复损坏的人脸图像。

图3-5 关键公式截图

适用场景:

毕业论文、课程设计、公司项目参考

系统截图:

文件截图:

文章截图:

文件大小:

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