近日，我校光电与信息工程学院陈亮副教授及其团队在中国计算机学会推荐多媒体旗舰期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（CCF A）、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》（CCF B）发表4篇关于异质图像泛化能力相关的人脸超分辨率理论研究的论文。该团队针对实际条件下极低质量输入图像的复杂降质过程，从算法自身鲁棒性增强和针对异质降质因子滤除两个角度展开研究，从上下文信息的监督、流形嵌套的引入、降质新框架搭建三个方面，构建基于小样本的快速处理机制，提升算法的鲁棒性。
其中，研究成果一、二，提出通过引入人脸的上下文结构分布作为监督，辅助目标人脸图像块的重建。通过扩大从局部到全局人脸的感受野，缓解局部图像块受到异质降质的影响，提升局部块的重建准确性。研究成果一、二分别以“Robust Face Super-Resolution via Position Relation Model Based on Global Face Context. IEEE Transactions on Image Processing” 和“Robust Face Image Super-Resolution via Joint Learning of Subdivided Contextual Model”为题，发表于中国计算机学会推荐多媒体旗舰期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（CCF A）两篇，福建师范大学为第一单位，陈亮副教授为第一作者。
成果一论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9199538
成果二论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8733990
其中，研究成果三，提出通过引入流形嵌套结构，为重建过程提供具有高相关性的候选块内容池，增强异质图像块的表述能力辅助目标人脸图像块的重建，通过扩大从局部到全局人脸的感受野，缓解局部图像块受到异质降质的影响，提升局部块的重建准确性。该工作成果以“Modeling and Optimizing of the Multi-layer Nearest Neighbor Network for Face Image Super-Resolution”为题，发表于中国计算机学会推荐多媒体旗舰期刊《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》（CCF B）。该论文福建师范大学为第一单位，第一作者为陈亮副教授。
成果三论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8717720
其中，研究成果四，提出重新思考针对复杂异质降质过程框架，通过滤除异质降质因子等方式，为重建过程提供有具有高耦合度的子块集合，以期增强异质图像块的表述能力、进而辅助目标人脸图像块的重建，提升局部块的重建准确性。该工作成果以“Multi-stage Degradation Homogenization for Super-Resolution of Face Images with Extreme Degradations”为题，发表于中国计算机学会推荐多媒体旗舰期刊《IEEE Transactions on Image Processing》（CCF A）。该论文以福建师范大学为第一单位，第一作者为陈亮副教授。
成果四论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9451563
以上研究工作得到国家自然科学基金、国家自然科学基金海峡联合基金、省自然科学基金等项目资助。
