[发明专利]一种基于局部特征转换的人脸超分辨率重建方法

摘要

一种基于局部特征转换的人脸超分辨率重建方法，将低分辨率的样本库矩阵进行非负矩阵分解，获得低分辨率图像的局部特征表达基；利用局部表达基与样本空间重建系数之间的转换关系，将局部特征转换到全局特征空间；对于输入的低分辨率图像，首先获得低分辨率的图像的具备特征，然后转换到样本空间获得全局特征，最后用高分辨率样本库替换低分辨率样本库获得高分辨率图像；以重建获得的高分辨率图像作为初始值，利用最大后验概率框架对输入的低分辨率图像进行迭代优化，获得更好的图像重建质量。本发明提出了基于图像局部特征到全局特征转换的全局人脸超分辨率算法，提升了全局脸算法的细节表现能力，提高了高分辨率重建图像的客观图像质量。

主权项

一种基于局部特征转换的人脸超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，设低分辨率样本库包括多幅低分辨率样本人脸图像，对低分辨率样本库进行非负矩阵分解，获得低分辨率样本库的非负局部特征表达基和非负表达系数矩阵；步骤2，基于步骤1所得低分辨率样本库的非负局部特征表达基和非负表达系数矩阵，将低分辨率样本库的非负局部特征转换到低分辨率样本库空间进行表达，获得在低分辨率样本库空间的表达系数；步骤3，对于输入的低分辨率人脸图像，保持低分辨率样本库空间的表达系数，用高分辨率样本人脸图像替换相应低分辨率样本人脸图像获得高分辨率重建图像；步骤4，利用最大后验概率算法优化步骤3所得高分辨率重建图像并输出。