基于2DSVD的人臉圖像超分辨率重建算法研究.pdf

1、人臉圖像作為人體最主要的生物特征之一，具有易于獲取、直觀方便等特點，因此被廣泛應(yīng)用于公共安全監(jiān)控系統(tǒng)、人機交互系統(tǒng)和安全驗證系統(tǒng)等實際應(yīng)用中。但是實際獲取的人臉圖像由于受到成像距離、成像環(huán)境以及成像設(shè)備的影響，導(dǎo)致其分辨率嚴(yán)重下降，給重要目標(biāo)的識別和處理帶來了困難。所以利用超分辨率重建技術(shù)提高人臉圖像的分辨率是國內(nèi)外非常重要的研究課題之一。
　　目前，基于位置塊的人臉圖像超分辨重建算法因其簡單有效而受到廣泛關(guān)注。這類算法在無噪情況

2、下能夠重建出比較滿意的結(jié)果，但在噪聲環(huán)境下，重構(gòu)效柴明顯下降，特別是圖像的細(xì)節(jié)嚴(yán)重丟失。針對現(xiàn)有基于位置塊的重建算法在噪聲情況下存在的問題，本文進(jìn)行了如下兩方面的研究：
　　(1)基于2D SVD和稀疏表示的人臉圖像超分辨率重建算法
　　首先本文提出了基于2D SVD和稀疏表示的人臉圖像超分辨率重建算法。2D SVD變換直接基于圖像的二維結(jié)構(gòu)特征，兇此其能夠準(zhǔn)確的獲取圖像的內(nèi)部特征，并且還能有效的將圖像的主要特征與噪聲分量分

3、離開米。因此，本文將2D SVD引入到基于位置塊的人臉圖像超分辨率重建算法中。首先，對圖像位置塊進(jìn)行2D SVD變換，將變換得到的圖像位置塊的主要分量進(jìn)行超分辨率重建，這樣可以有效的克服噪聲對算法的影響，增強了算法的魯棒性：然后，利用稀疏表示理論中變換系數(shù)的1-范數(shù)作為正則項，可以準(zhǔn)確的重建出人臉圖像信號。最后，通過仿真實驗，與一些具有代表性的算法進(jìn)行對比，驗證了該算法的有效性，它能夠在抑制噪聲的情況下，獲得較為滿意的重建效果。