聚类字典下集中式稀疏表示的幻觉脸重建方法

• 作者: 徐国明 薛模根
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 幻觉脸 聚类字典 集中式稀疏表示
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 187-193
• 页数: 7页
• 分类号: TP391|TN911.73
• 字数: 6867字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2014.01.30

摘要

在基于稀疏表示的幻觉脸重建过程中,由于冗余的过完备字典会降低稀疏编码的效率和精度,提出用紧的聚类子字典来表示人脸图像的不同结构对象.由高分辨率(high resolution,HR)/低分辨率(low resolution,LR)的人脸图像样本集进行K-均值聚类,为使紧的聚类子字典能够表达图像块的整体特征,对各聚类子集采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法构造字典.得到同构的HR/LR的聚类字典后,对于输入的LR人脸图像块,经自适应选择合适的子字典后,对稀疏编码添加正则化项,采用集中式稀疏编码,以使稀疏表示系数更逼近要重建的HR人脸图像块.由此稀疏表示系数与HR字典的线性组合得到HR人脸图像块,将此图像块与近似结果进行合成,从而得到最终的人脸图像.经仿真实验,并与其他的方法进行比较,实验结果验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐国明	合肥工业大学计算机与信息学院	3	21	2.0	3.0
3	薛模根	合肥工业大学计算机与信息学院	12	181	7.0	12.0