基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法

被引：3

作者：

黄克斌 ^{[1
,2
]}

胡瑞敏 ^{[1
]}

韩镇 ^{[1
]}

卢涛 ^{[1
]}

江俊君 ^{[1
]}

王锋 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心

[2] 黄冈师范学院数字媒体技术系

来源：

计算机科学 | 2013年 / 40卷 / 05期

关键词：

位置块; 稀疏表示; K近邻稀疏编码均值; 人脸超分辨率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对低分辨率、低质量人脸图像的超分辨率重建问题,提出了一种基于K近邻稀疏编码均值约束的人脸超分辨率算法。首先,根据人脸块位置先验信息,对训练样本图像块进行聚类,得到与输入人脸图像块位置一致的高、低分辨率稀疏表示字典对;然后,利用低分辨率字典,在稀疏和K近邻稀疏编码均值的共同约束下实现低分辨率图像块的稀疏表示;最后,通过系数映射,结合高分辨率字典实现高分辨率图像块重建,最终将所有高分辨率图像块进行交叠平均得到高分辨率人脸图像。实验结果验证了算法的有效性及先进性。本方法在保持重建人脸图像相似度的基础上,改善了人脸图像的清晰度,提高了超分辨率图像的质量。

引用

页码：271 / 273+295 +295

页数：4

共 4 条

[1] Super-resolution of human face image using canonical correlation analysis [J].