[发明专利]多阶特征循环增强的渐进高倍人脸超分辨率系统及其方法

权利要求书

1.一种多阶特征循环增强的渐进高倍人脸超分辨率系统，其特征在于：

包括低分辨率人脸图像（A）和高分辨率人脸图像（B），设置有初级特征提取与上采样模块（10）、多阶特征循环增强与上采样模块（20）、残差人脸生成模块（30）、初始人脸超分辨率模块（40）、加法器模块（50）；

其交互关系是：

低分辨率人脸图像（A）、初级特征提取与上采样模块（10）、多阶特征循环增强与上采样模块（20）、残差人脸生成模块（30）、加法器模块（50）和高分辨率人脸图像（B）依次交互；

低分辨率人脸图像（A）、初始人脸超分辨率模块（40）和加法器模块（50）依次交互；

所述的初级特征提取与上采样模块（10）对输入的低分辨率人脸图像（A）进行多层卷积运算，产生维度放大2倍的特征表示F₀；

所述的多阶特征循环增强与上采样模块（20）包括依次交互的第1、2…N特征循环增强与上采样单元21、22…2N，N设定为2用于8倍因子的超分辨率；

所述的残差人脸生成模块（30）接收多阶特征循环增强与上采样模块（20）的输出，通过卷积运算，生成高倍放大人脸图像的残差图像；

所述的初始人脸超分辨率模块（40）接收输入的低分辨率人脸图像（A），采样经典的双线性插值算法，生成高倍放大的人脸图像的估计值；

所述的加法器模块（50）接收残差人脸生成模块（30）和初始人脸超分辨率模块（40）的输出，通过加法运算，生成高分辨率人脸图像（B）输出。

2.按权利要求1所述的渐进高倍人脸超分辨率系统，其特征在于：

所述的初级特征提取与上采样模块（10）其工作流程是：从左到右、从上到下依次扫描输入数据块的每一元素直到结束，按顺序每次接收输入的数据块的一个元素及其规定领域范围的元素，与卷积层单元包含的多组尺寸相同的卷积核分别进行卷积和运算，输出结果按同样次序进行排列。

3.按权利要求1所述的渐进高倍人脸超分辨率系统，其特征在于：

所述的多阶特征循环增强与上采样模块（20）的工作流程是：

A、多阶特征循环增强与上采样模块（20）内的第1特征循环增强与上采样单元（21），接收初级特征提取与上采样模块（20）输出的特征表示F₀，通过第1特征融合单元（201）卷积网络对输入的特征表示F₀和第2特征融合单元（204）输出的特征表示F_f2进行融合，得到融合特征表示F_f1，然后并行输入到两路不同的卷积网络包括深度特征提取单元（203）和结构特征提取单元（202），对应生成人脸图像的深度特征F₁₁和结构特征F₁₂，然后通过第2特征融合单元（204）卷积网络得到融合特征表示F_f2，此过程重复多次,最后经过特征上采样单元（205）卷积网络得到维度进一步放大2倍的特征表示F₁；

B、第2特征循环增强与上采样单元（22），采用结构与第1特征循环增强与上采样单元（21）相同的多层卷积网络，接收特征表示F₁，生成新的维度再次放大2倍的特征表示F₂；

C、第3特征循环增强与上采样单元（23），采用结构与第1特征循环增强与上采样单元（21）相同的多层卷积网络，接收特征F₂，生成新的维度再次放大2倍的特征表示F₃；

D、照此执行，最后的第N特征循环增强与上采样单元2N接收特征表示F_N-1，生成新的维度再次放大2倍的特征表示F_N。

4.基于权利要求1、2或3系统的渐进高倍人脸超分辨率的方法，其特征在于包括下列步骤：

①初级特征提取与上采样

初级特征提取与上采样模块（10）接收输入的低分辨率人脸图像（A），采用多层卷积神经网络，生成低分辨率人脸图像的维度2倍放大的特征表示F₀；

②多阶特征循环增强与上采样；

③残差人脸生成

残差人脸生成模块（30）接收多阶特征循环增强与上采样模块的输出F_N，通过单层卷积运算生成残差人脸图像；

④初始人脸超分辨率

初始人脸超分辨率模块（40），接收输入的低分辨率人脸图像，采用经典的双线性插值方法，生成高倍放大的高分辨率人脸图像的初始估计值；

⑤高分辨人脸生成

加法器模块（50）接收初始人脸超分辨率模块（40）和残差人脸生成模块（30）的输出，通过相加运算，生成最终的高倍放大的高分辨率人脸图像（B）。