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摘要:
针对现有基于样本学习的人脸超分辨率算法对人脸图像采用全局搜索,存在非局部误匹配且复原图像视觉效果不佳等问题,提出了一种新的基于匹配学习的人脸图像超分辨率算法。首先根据输入图像预分类得到一个样本子类库,并构建相应的特征图像。在匹配过程中,针对不同人脸图像,采用2种新的搜索策略,考虑了图像块之间的相似性和一致性,使复原图像看起来更加连贯自然。实验结果表明,与其他方法相比,本文算法生成的高分辨率人脸图像获得了更好的视觉效果和更高的平均峰值信噪比,具有很好的实用价值。
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文献信息
篇名 一种基于匹配学习的人脸图像超分辨率算法
来源期刊 太赫兹科学与电子信息学报 学科 工学
关键词 超分辨率 预分类 局部限位搜索 一致搜索
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 电磁场与微波
研究方向 页码范围 291-296
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 4034字 语种 中文
DOI 10.11805/TKYDA201502.0291
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陶青川 四川大学电子信息学院 79 443 10.0 17.0
2 窦翔 四川大学电子信息学院 1 2 1.0 1.0
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期刊影响力
太赫兹科学与电子信息学报
双月刊
2095-4980
51-1746/TN
大16开
四川绵阳919信箱532分箱
62-241
2003
chi
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