[發(fā)明專利]一種基于主成份稀疏表達(dá)的人臉超分辨率重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210574750.0
• 申請(qǐng)日: 2012-12-26
• 公開（公告）號(hào): CN103065292A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡瑞敏;盧濤;江俊君;韓鎮(zhèn);夏洋;陳亮;高尚;王中元;黃克斌;王冰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/50
• 分類號(hào): G06T5/50
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴(yán)彥

1.一種基于主成份稀疏表達(dá)的人臉超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，圖像分塊，包括根據(jù)預(yù)設(shè)的圖像的分塊大小和分塊的重疊區(qū)域大小，對(duì)輸入的低分辨率人臉圖像、低分辨率人臉樣本圖像和高分辨率人臉樣本圖像進(jìn)行分塊，得到相應(yīng)的圖像塊；

步驟2，基于所有低分辨率人臉樣本圖像每一個(gè)位置上的圖像塊進(jìn)行主成份分解，獲得圖像塊的主成份表達(dá)基；

步驟3，用步驟2所得低分辨率人臉樣本圖像上圖像塊的主成份表達(dá)基，求取輸入的低分辨率人臉圖像相應(yīng)圖像塊的主成份稀疏表達(dá)系數(shù)，然后轉(zhuǎn)化為特質(zhì)一致空間表達(dá)系數(shù)；

步驟4，把所有低分辨率人臉樣本圖像的圖像塊替換為位置對(duì)應(yīng)的高分辨率人臉樣本圖像的圖像塊，用步驟3所得特質(zhì)一致空間表達(dá)系數(shù)加權(quán)合成高分辨率人臉圖像塊；

步驟5，將步驟4合成所得高分辨率人臉圖像塊按照?qǐng)D像塊所在位置進(jìn)行拼合，得到一張高分辨率人臉圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于主成份稀疏表達(dá)的人臉超分辨率重建方法，其特征在于：步驟2實(shí)現(xiàn)方式如下，

取M個(gè)低分辨率人臉樣本圖像的某位置(i,j)的圖像塊，把每個(gè)d×d像素的圖像塊展開成一個(gè)列向量，把M個(gè)圖像塊列向量組合成圖像塊矩陣

主成份表達(dá)基由下式獲得，

El(i,j)=YLM(i,j)Vl(i,j)Λl(i,j)-12]]>

其中，V_l(i,j)和Λ_l(i,j)分別是矩陣的協(xié)方差矩陣的特征向量矩陣和特征值矩陣，E_l(i,j)是位置(i,j)上的圖像塊的主成份表達(dá)基。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于主成份稀疏表達(dá)的人臉超分辨率重建方法，其特征在于：步驟3實(shí)現(xiàn)方式如下，

對(duì)于輸入的低分辨率人臉圖像的某位置(i,j)上的圖像塊，按下式獲得一個(gè)主成份稀疏的表達(dá)系數(shù)，

α~(i,j)=argmin(||XL(i,j)-El(i,j)α(i,j)||22+λ|α(i,j)|1)]]>

其中，E_l(i,j)是各低分辨率人臉樣本圖像位置(i,j)上的圖像塊的主成份表達(dá)基，λ是圖像的重建誤差與表達(dá)系數(shù)稀疏性之間的控制因子，α(i,j)是所求的輸入的低分辨率人臉圖像位置(i,j)上的圖像塊的主成份稀疏表達(dá)系數(shù)，表示的是二范式，|·|₁表示的是一范式；

按下式轉(zhuǎn)化為特質(zhì)一致空間表達(dá)系數(shù)，

c(i,j)=Vl(i,j)Λl(i,j)-12α(i,j)]]>

其中，c(i,j)即輸入的低分辨率人臉圖像位置(i,j)上的圖像塊的特質(zhì)一致空間表達(dá)系數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于主成份稀疏表達(dá)的人臉超分辨率重建方法，其特征在于：步驟4實(shí)現(xiàn)方式如下，

取M個(gè)高分辨率人臉樣本圖像的位置(i,j)的圖像塊，把每個(gè)Td×Td像素的圖像塊展開成一個(gè)列向量，把M個(gè)圖像塊列向量組合成圖像塊矩陣T為高分辨率人臉樣本圖像相對(duì)于對(duì)應(yīng)低分辨率人臉樣本圖像的放大倍數(shù)；

XH(i,j)=YHM(i,j)c(i,j)+M(i,j)]]>

其中，X_H(i,j)是針對(duì)輸入的低分辨率人臉圖像位置(i,j)上的圖像塊合成所得相應(yīng)高分辨率人臉圖像塊，M(i,j)是M個(gè)高分辨率人臉樣本圖像位置(i,j)上的圖像塊均值。