基于壓縮感知的人臉圖像超分辨率重建.pdf

1、在數字圖像處理領域中,圖像的分辨率可以反映圖像的清晰程度,是評價圖像質量的關鍵指標。由于人臉圖像在計算機視覺,模式識別等領域中起著至關重要的作用,所以關于人臉圖像超分辨率重建一直是熱點研究課題。
　　依靠軟件提高圖像分辨率的方法是一種在不增加硬件成本的前提下顯著提高圖像分辨率的有效途徑。最近幾年來,隨著壓縮感知的提出,有學者把壓縮感知的思想應用在圖像超分辨率重建中,并且取得了比傳統(tǒng)更好的結果,這種方法對推動分辨率重建技術的實際應用

2、和理論研究都具有重要意義。
　　本文主要研究單幅圖像的人臉超分辨率重建,把壓縮感知的思想運用到人臉圖像的超分辨率重建中。圖像統(tǒng)計學研究表明,如果圖像在合適的過完備冗余字典下可以稀疏表示,那么圖像可以由該過完備冗余字典中元素的稀疏線性組合而成。受此啟發(fā),我們提出了一種基于稀疏表示的人臉超分辨率圖像快速重建算法,并采用多種方法提高算法效率和重建圖像的精度,通過實驗證明該算法具有可行性。
　　為了提高重建的精確度,本文的算法在訓練

3、過完備字典時,首先對樣本庫中的圖像進行分類,對每一類圖像學習一對過完備字典;在重建時,根據輸入低分辨圖像選擇使用最相近的圖像集學習到的過完備字典進行重建。本文算法是基于圖像塊進行的,鑒于基于壓縮感知的重建算法對細節(jié)比較豐富的圖像塊有較好的重建效果,因此本文根據圖像塊的特征選擇使用基于壓縮感知的重建算法或者雙三次插值算法,并且引入了神經網絡計算圖像塊的近似精確稀疏表示系數,從而大大提高了算法的效率。最后,通過實驗分析了本文的算法在人臉圖像