[发明专利]一种基于典型相关分析的人脸图像超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 200910023465.8 | 申请日： | 2009-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN101615290A | 公开（公告）日： | 2009-12-30 |
| 发明（设计）人： | 黄华;何惠婷 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06K9/36 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 张震国 |
| 地址： | 710049*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于典型相关分析(Canonical Correlation Analysis，CCA)的人脸图像超分辨率重建方法，将高低分辨率人脸图像的主成分分析系数看作两个不同维数的变量，利用典型相关分析提取高低分辨率图像的相关子空间，从而增强高低分辨率图像数据集内部拓扑结构的一致性。在相关子空间中，本发明对输入的低分辨率图像利用邻域重构的思想重构出对应的高分辨率图像的主成分分析系数，从而重建出全局脸图像。本发明将残差图像分成方块，使用上述典型相关分析的方法以及邻域重建的思想补偿细节信息，重建高分辨率残差图像。最终的高分辨率人脸图像为全局脸图像与高分辨率残差图像相加。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 典型 相关 分析 图像 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
1、一种基于典型相关分析(Canonical Correlation Analysis，CCA)的人脸图像超分辨率重建方法，其特征在于：包含以下步骤：1)首先，提取人脸图像全局特征，利用训练全局特征集合求得CCA映射基向量，根据此映射基向量将提取的全局特征映射到CCA子空间，在CCA子空间进行邻域重构，得到低分辨率图像对应的高分辨率图像的全局特征，重建高分辨率全局脸图像；2)其次，建立残差图像库，并对库中的人脸图像进行分块，得到残差图像块，利用训练残差图像块求得CCA映射基向量，根据此映射基向量将残差图像块映射到CCA子空间，然后进行邻域重构，获得高分辨率残差图像块，合并高分辨率残差图像块，得到高分辨率残差图像；3)最后，将高分辨率全局脸图像与高分辨率残差图像相加，得到最终的高分辨率人脸图像。
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