圖像及視頻序列中人臉超分辨率重建技術(shù)研究.pdf

1、　　隨著視頻和圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,人們對高分辨率圖像、視頻和圖像序列的需求越來越強(qiáng)烈,超分辨率重建技術(shù)可以突破圖像采集設(shè)備的分辨率限制,在刑事偵查、人臉識別、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景,超分辨率重建技術(shù)是一種由一幅或多幅低分辨率圖像對相應(yīng)的高分辨率圖像進(jìn)行預(yù)測的技術(shù),其研究方法主要分為基于重建的方法和基于學(xué)習(xí)的方法兩類。人臉圖像超分辨率是超分辨率技術(shù)在人臉圖像上的應(yīng)用與拓展,主要包括人臉識別、人臉恢復(fù)、人臉表情分析、人臉視頻傳

2、輸?shù)阮I(lǐng)域。
　　本文分別針對單幀和多幀人臉超分辨率重建技術(shù)進(jìn)行研究。針對單幀人臉低分辨率圖像,通過基于學(xué)習(xí)的方法獲取超分辨率重建圖像；針對多幀人臉低分辨率圖像,通過多幀圖像之間互有位移、互為補(bǔ)充的信息,進(jìn)行圖像融合獲取超分辨率重建圖像。本文研究集成于貝葉斯MAP框架,主要工作和研究成果如下：
　　針對單幀人臉圖像的超分辨率重建,為了降低人臉幻臉?biāo)惴ㄖ袉蜗袼貙W(xué)習(xí)引起的顆粒噪聲,提出了一種基于學(xué)習(xí)的金字塔超分辨率算法,利用金

3、字塔學(xué)習(xí)人臉圖像梯度的空間分布特性,建立標(biāo)準(zhǔn)人臉訓(xùn)練庫作為學(xué)習(xí)模型,采用塔狀父結(jié)構(gòu)從訓(xùn)練庫搜索匹配特征信息相似度最高的小塊,預(yù)測出最優(yōu)的拉普拉斯金字塔先驗?zāi)Ｐ?然后利用貝葉斯 MAP 框架求出高分辨率人臉圖像,實驗結(jié)果證實,相比其它人臉超分辨率算法,在將人臉圖像分辨率提高 4×4 倍情況下,新算法生成的高分辨率人臉圖像的峰值信噪比提高了 1.19-2.4 DB,可以更好的消除噪聲,具有較好的視覺效果。
　　進(jìn)一步地,為了降低重建

4、時間和噪聲,提出了一種新的基于稀疏表示的人臉幻臉?biāo)惴▉碇亟ǜ叻直媛嗜四槇D像,通過聯(lián)合訓(xùn)練高低分辨率人臉圖像塊字典,高效的建立了高低分辨率塊之間高頻特征分量的稀疏表示關(guān)系,并定義這種關(guān)系為先驗知識,根據(jù)各自的訓(xùn)練字典,通過貝葉斯 MAP 框架來重建人臉超分辨率圖像,這個學(xué)習(xí)字典對是一個緊湊的高低分辨率塊對表示,有效的減少了重建時間。實驗結(jié)果表明本文提出的這種方法可以重建出高清的人臉圖像,并且比目前人臉超分辨率重建技術(shù)耗時少,在峰值信噪比和

5、視覺效果上跟當(dāng)前最流行的算法相比取得了較好的效果。
　　針對多幀人臉圖像序列超分辨率重建,連續(xù)各幀圖像間的精確匹配和幀的選擇具有非常重要的意義。為了降低幀間較大運(yùn)動造成的重建誤差,提出了自適應(yīng)幀選擇原則,設(shè)計了聯(lián)合光子流運(yùn)動估計配準(zhǔn)和超分辨率重建的方法。首先采用光子流運(yùn)動估計算法計算各幀間的運(yùn)動估計,設(shè)計一種自適應(yīng)幀選擇方法丟棄一些幀間運(yùn)動較大的幀,再通過亞像素圖像配準(zhǔn),計算得到相對精確的運(yùn)動估計參數(shù),最后結(jié)合貝葉斯 MAP 框