基于MAP框架的金字塔人脸超分辨率算法

• 作者: 于明 于洋 薛翠红 贾超 阎刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率 贝叶斯 最大后验概率 金字塔 父结构
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 206-208,211
• 分类号: TP18
• 字数: 4005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.063

摘要

提出一种基于学习的金字塔人脸超分辨率算法,利用金字塔学习人脸图像梯度的空间分布特性,建立标准人脸训练库作为学习模型,采用塔状父结构从训练库搜索匹配特征信息相似度最高的小块,预测出最优的拉普拉斯金字塔先验模型,利用贝叶斯MAP框架求出高分辨率人脸图像.实验结果表明,与其他人脸超分辨率算法相比,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,该算法生成的高分辨率人脸图像的平均峰值信噪比提高1.19 dB-2.4 dB,可以更好地消除噪声,具有较好的视觉效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于洋	河北工业大学计算机科学与软件学院	29	181	8.0	12.0
2	于明	河北工业大学计算机科学与软件学院	100	698	15.0	21.0
3	薛翠红	河北工业大学计算机科学与软件学院	15	95	6.0	9.0
4	阎刚	河北工业大学计算机科学与软件学院	26	188	8.0	13.0
5	贾超	河北工业大学计算机科学与软件学院	7	13	2.0	3.0