基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法

• 作者: 于杨 张月琴 王尔卓
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 人脸超分辨率 局部分块 二维稀疏表示 二维K-SVD
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 183-187
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2015.02.010

摘要

在分析人脸超分辨率算法和二维稀疏表示的基础上，提出基于二维稀疏表示的人脸超分辨率重构算法。与一维稀疏表示中将图像块转换为列向量不同，本文考虑到二维图像列与列之间的近邻关系，对图像块进行二维稀疏表示；在字典训练中，对每组图像块的每一列训练高、低分辨率字典，提出二维K‐SVD算法对字典进行训练，减少字典训练消耗的时间，同时能够改善超分辨率人脸的质量。采用中科院CAS‐PEAL共享人脸图像数据库进行仿真实验，实验结果从主、客观质量均验证了本文算法的有效性及先进性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张月琴	太原理工大学计算机科学与技术学院	49	336	10.0	16.0
2	王尔卓	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0
3	于杨	山西师范大学数学与计算机科学学院	1	3	1.0	1.0