一种新颖的人脸图像超分辨率技术

• 作者: 何小海 吴炜 杨晓敏 郑丽贤 陈默
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 基于学习的超分辨率 幻觉脸 Kirsch算子 流形学习 局部线性嵌入
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 815-821
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.05.010

摘要

研究了基于学习的人脸图像超分辨率技术.针对Baker方法建立的图像金字塔提取高频细节不够丰富的缺点,提出基于多分辨率幻觉脸算法,采用Kirsch算子提取了高频特征.该算子与Baker的一阶、二阶灰度算子结合,能够提取更多的图像信息,使得匹配更为准确.将流形学习中的LLE算法思想引入匹配复原过程,复原结果获取了更完备的高频信息.对IMDB人脸库进行了试验比较,结果表明,本文方法可取得30.92 dB的平均峰值信噪比,高于Baker方法和插值算法;而且本文预测得到的先验模型更为准确,使得最终复原的人脸图像具有更好的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	吴炜	四川大学电子信息学院	82	916	17.0	25.0
3	杨晓敏	四川大学电子信息学院	77	789	17.0	24.0
4	陈默	四川大学电子信息学院	36	362	11.0	18.0
5	郑丽贤	四川大学电子信息学院	5	90	4.0	5.0