[發明專利]一種基于自適應訓練庫的塊域人臉超分辨率重建方法

有效

• 申請號: 201310027625.2
• 申請日: 2013-01-24
• 公開（公告）號: CN103049897A
• 公開（公告）日: 2013-04-17
• 發明（設計）人: 胡瑞敏;陳亮;韓鎮;沈亞君;周治龍;胡孟凌;涂小萌;夏洋;盧濤;江俊君
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

技術領域

本發明涉及圖像處理（主要是圖像恢復）領域，針對低質量監控視頻中人臉圖像恢復的需求，具體涉及一種基于自適應訓練庫的塊域人臉超分辨率重建方法。

背景技術

近年來，隨著安防監控系統的快速發展，監控取證在安全防范、犯罪取證等領域發揮著越來越重要的作用，其中人臉圖像取證是監控取證的重要關注點之一。然而由于監控錄像中，攝像頭與目標人臉距離較遠、惡劣天氣（雨霧等）、光照條件差等原因引起的嚴重模糊和噪聲，監控錄像中捕獲的人臉圖像可用像素極低，圖像的恢復、辨識往往受到嚴重的阻礙。因此，為減少圖像噪聲、模糊對辨識的干擾，提升低質量圖像分辨率，一般采用人臉超分辨率技術來對低質量人臉圖像進行高分辨率恢復。

人臉超分辨率技術顧名思義，就是用技術手段從低分辨率人臉圖像中恢復出高分辨率人臉圖像。人臉超分辨率技術可以大致分為兩類：基于重建的方法和基于學習的方法兩類。

人臉超分辨率問題是一個解無窮的問題，因為一幅低質量圖像可能對應多幅不同高質量圖像。基于重建的方法的主要思想就是希望通過加入先驗約束縮小求解范圍以獲得最優高分辨率人臉圖像。而基于學習的方法[1,2,3,4,5]的思想是希望通過統計學習的方法，通過掌握在庫的高低分辨率圖像對中存在的空間關系，來從低質量的人臉圖像恢復出高分辨率的人臉圖像。

目前基于學習的方法中，以下幾種較具代表性：2004年，Chang[1]等首次將流形學習算法引入到圖像超分辨率重構中，提出了一種鄰域嵌入的圖像超分辨率重構算法。Ce?Liu[2]提出一種人臉圖像超分辨率重構的兩步法，先根據局部保持投影和徑向基函數回歸得到全局的人臉圖像，再由基于局部重建的方法補償人臉特征的細節信息。2005年，Wang和Tang[3]提出一種基于全局臉的人臉超分辨率方法，通過分別構建高低分辨率子空間，將求得的低分辨率圖像在子空間的表達系數投影到高分辨率空間上而獲得高分辨率圖像。Sung?Won?Park[4]提出一種基于局部保持投影的自適應流形學習方法，從局部子流形分析人臉的內在特征，重構出低分辨率圖像缺失的高頻成分。綜上所述，現有的基于學習的經典方法大多僅按照傳統的技術思路學習固定人臉庫高低分辨率統計關系，通過學習方法的提高改進來提高超分辨率恢復效果。缺乏對訓練信息的甄選和約束，以及冗余訓練信息的剔除，對訓練信息的特定性沒有做出較為有效的提高措施。在處理一般人臉超分辨率問題可以得到不錯的效果，但是圖像質量很低的時候，像素會遭到嚴重的毀壞混疊，冗余的訓練信息會嚴重干擾超分的恢復結果，效果并不令人滿意。

相關文獻：

[1]H.Chang,D.-Y.Yeung,and?Y.?Xiong,“Super-resolution?through?neighbor?embedding,”in?Proc.IEEE?Conf.?Comput.Vis.Pattern?Recog.,Jul.2004,pp.275–282.

[2]C.Liu,H.Shum,and?W.?T.Freeman.Face?hallucination:Theory?and?practice.International?Journal?of?Computer?Vision,75(1):115–134,2007.

[3]X.Wang?and?X.Tang.Hallucinating?face?by?eigentrans?form.IEEE?Transactions?on?Systems,Man,and?Cybernetics,Part?C:Applications?and?Reviews,34(3),pp.425-434,2005.

[4]Sung?Won?Park,Savvides,M.Breaking?the?Limitation?of?Manifold?Analysis?for?Super-Resolution?of?Facial?Images,ICASS?P，pp:573-576,2007.

[5]H.Huang,H.He,X.Fan,and?J.Zhang.Super-resolution?of?human?face?image?using?canonical?correlation?analysis.Pattern?Recognition,43(7):2532–2543,2010.

發明內容

本發明的目的在于針對上述現有技術的問題，提供一種魯棒性的人臉超分辨率重建方法，在監控環境下人臉圖像損毀嚴重時，顯著提高人臉恢復圖像的視覺感受。