[发明专利]一种基于双层流形约束的人脸超分辨率处理方法及系统有效
申请号: | 201610033503.8 | 申请日: | 2016-01-18 |
公开(公告)号: | CN105701515B | 公开(公告)日: | 2019-01-04 |
发明(设计)人: | 胡瑞敏;陈亮;周楚;韩镇;陈军;渠慎明;李青;杨庆雄;卢正;马芸;魏雪丽;丁新 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于双层流形约束的人脸超分辨率处理方法及系统,通过构建训练库;将待处理低分辨率人脸图像和训练库中图像划分为具交叠部分的图像块;对待处理低分辨率人脸图像各图像块,在对应位置的低分辨率训练块集合中查找其一层近邻;查找待处理图像块的二层近邻;计算待处理图像块的一层近邻和二层近邻之间,在低分辨率库中的权重系数;计算待处理图像块和一层近邻之间,在低分辨率库中的权重系数;计算出待处理图像块和二层近邻之间的权重系数;将权重投影到高分辨率空间上,获得低分辨率待处理图像的高分辨率图像块;最终拼接高分辨率人脸图像块。本发明可显著提高恢复图像的视觉感受,特别适用于低质量监控环境下人脸图像的恢复。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 双层 流形 约束 人脸超 分辨率 处理 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于双层流形约束的人脸超分辨率处理方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:构建训练库,所述训练库包含高分辨率人脸图像库及其对应的低分辨率人脸图像库;取归一化的清晰人脸图像若干作为高分辨率图像库,将高分辨率图像库经过统一下采样过程得到低分辨率图像库;步骤2:采用相同的分块方式将待处理低分辨率人脸图像和训练库中图像划分为具交叠部分的图像块,所述图像块为正方形,其边长为psize;步骤3:对分块后的待处理低分辨率人脸图像中每一图像块,在对应位置的训练库中低分辨率训练块集合中查找其近邻块,称为直接近邻,或者一层近邻;步骤4:对分块后的待处理低分辨率人脸图像中每一图像块,查找其二层近邻;其具体实现包括以下子步骤:步骤4.1:根据高低分辨率对应关系,查找得到低分辨率图像块直接近邻在训练库中高分辨率训练块集合中的对应块;步骤4.2:然后在高分辨率人脸图像库中,找到这些对应块的近邻,记下标号,称之为二层近邻,或者间接近邻;步骤4.3:将高分辨率人脸图像库中的二层近邻标号投影到低分辨率人脸图像库中,作为待处理低分辨率图像块的二层近邻;步骤5:计算待处理低分辨率人脸图像中图像块的一层近邻和二层近邻之间,在低分辨率人脸图像库中的权重系数;步骤6:计算待处理低分辨率人脸图像中图像块和一层近邻之间,在低分辨率人脸图像库中的权重系数;步骤7:利用约束公式,计算待处理低分辨率人脸图像中图像块和二层近邻之间的权重;步骤8:取步骤7中低分辨率二层近邻所对应的高分辨率二层近邻,将步骤7中所获得的权重与高分辨率二层近邻相乘,获得待处理低分辨率人脸图像中的图像块的高分辨率图像块;步骤9:拼接所有高分辨率人脸图像块,得高分辨率人脸图像。
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