基于稀疏表示的人臉圖像超分辨率技術(shù)研究.pdf

1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于稀疏表示的人臉圖像超分辨率技術(shù)研究碩士研究生：徐光耀學(xué)號(hào)：1120369051導(dǎo)師：黃征副教授申請(qǐng)學(xué)位：工程碩士專業(yè)學(xué)位學(xué)科：計(jì)算機(jī)技術(shù)所在單位：信息安全工程學(xué)院答辯日期：2015年1月授予學(xué)位單位：上海交通大學(xué)上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文I基于稀疏表示的人臉圖像超分辨率技術(shù)研究摘要隨著社會(huì)信息化程度的提高，圖像作為一種直觀的信息載體，人們對(duì)其質(zhì)量的要求與日俱增。圖像超分辨率技術(shù)作為提高圖像分辨率的有效手段已成為

2、學(xué)者們重點(diǎn)研究的方向。另外，由于人臉圖像在視頻監(jiān)控應(yīng)用中具有關(guān)鍵性作用，針對(duì)人臉圖像的超分辨率技術(shù)已經(jīng)單獨(dú)成為一項(xiàng)重要的研究課題。本文深入研究了基于稀疏表示理論的超分辨率算法，在此基礎(chǔ)上根據(jù)人臉圖像的特性，分別提出了適用于人臉圖像的局部自適應(yīng)超分辨率算法和全局自適應(yīng)超分辨率算法。局部自適應(yīng)超分辨率算法針對(duì)基于稀疏表示的超分辨率算法中對(duì)每個(gè)分塊所采用的字典缺乏適應(yīng)性的問題，提出對(duì)每個(gè)局部分塊自適應(yīng)地從字典數(shù)據(jù)庫中選取匹配的字典進(jìn)行重構(gòu)，匹

3、配失敗時(shí)就自適應(yīng)地選取與目標(biāo)低分辨率分塊相似的訓(xùn)練子集來訓(xùn)練適合的字典，更新到字典庫中并用新字典進(jìn)行重構(gòu)，另外匹配閾值和相似度閾值會(huì)根據(jù)目標(biāo)圖像自適應(yīng)調(diào)整大小。全局自適應(yīng)超分辨率算法考慮到人臉圖像的多樣性，提出根據(jù)目標(biāo)低分辨率人臉圖像的全局特征自適應(yīng)地從包含大量不同類別的人臉圖像訓(xùn)練總集中選取最適合的訓(xùn)練子集，最后用該子集訓(xùn)練得到的字典進(jìn)行超分辨率。仿真實(shí)驗(yàn)表明，這兩種算法均具有較好的圖像重構(gòu)效果。以上述兩種算法為核心，本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了人