一种基于神经网络的人脸图像超分辨率重构算法

• 作者: 蓝雯飞 高志荣
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸图像 超分辨率 最小全变分 结构相似度 径向基函数
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 114-118
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TP391.4
• 字数: 4382字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于神经网络的超分辨率重构算法。首先用基于l1范数的最小全变分约束对输入的低分辨率图像进行去模糊处理，得到初始复原图像；再根据结构相似度原则选择初始复原图像在训练集中最相近的M幅图像，并加权求和作为神经网络的初始输出；结合贝叶斯后验概率，用RBF神经网络进行迭代训练，最后输出复原的高分辨率图像。算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性，并加入了最小全变分约束，以保持图像边缘的奇异性及非边缘的平滑性。实验结果表明：算法能有效提高下采样及模糊人脸图像的分辨率，具有一定的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蓝雯飞	中南民族大学计算机科学学院	58	248	8.0	12.0
2	高志荣	中南民族大学计算机科学学院	33	106	6.0	8.0