[发明专利]一种基于局部约束迭代邻域嵌入的人脸幻构方法

摘要

一种基于局部约束迭代邻域嵌入的人脸幻构方法，建立高、低分辨率图像块集作为高、低分辨率图像块字典；将输入的低分辨率人脸图像图像块上采样得预估高分辨率图像块，并寻找对应位置的高分辨率图像块字典中最近的K个图像块，用对应的K个低分辨率图像块线性表示输入低分辨率图像块获得权值系数；利用权值系数将K个近邻高分辨率图像块重建出新的预估高分辨率图像块，重复进行直到得到最满意的预估高分辨率图像块；根据低分辨率图像块的位置关系融合成高分辨率图像。本发明在基于位置先验和局部流形约束的基础上同时考虑了两种流形结构，并运用迭代在上一次重建的结果上不断更新K近邻和重建权重，得到了更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。

主权项

一种基于局部约束迭代邻域嵌入的人脸幻构方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对输入的低分辨率人脸图像进行上采样得到预估高分辨率人脸图像，对输入的低分辨率人脸图像、预估高分辨率人脸图像、低分辨率训练集中的所有低分辨率人脸样本图像以及高分辨率训练集中的所有高分辨率人脸样本图像分别划分相互重叠的图像块；步骤2，对于输入的低分辨率人脸图像中每个图像块，执行以下步骤得到重构高分辨率图像块，步骤2.1，取低分辨率训练集中每个低分辨率人脸样本图像相应位置的图像块作为样本点，建立低分辨率人脸样本块空间；取高分辨率训练集中每个高分辨率人脸样本图像相应位置的图像块作为样本点，建立高分辨率人脸样本块空间；取预估高分辨率人脸图像相应位置的图像块，得到预估高分辨率图像块；步骤2.2，计算上一次迭代所得当前的重构高分辨率图像块在高分辨率人脸样本块空间上的K个最近的图像块，寻找这K个图像块在低分辨率人脸样本块空间中的K个图像块，首次执行步骤2.2时采用步骤2.1所得预估高分辨率图像块作为当前的重构高分辨率图像块；并利用低分辨率人脸样本块空间中的K个图像块对输入的低分辨率图像块进行线性重构，得到最优权值系数；利用最优权值系数以及高分辨率人脸样本块空间上的K个图像块，线性重构得到本次迭代的重构高分辨率图像块；K为预设数值；步骤2.3，根据步骤2.2所得当前的重构高分辨率图像块返回重复步骤2.2，直到迭代次数达到预先设置的值；步骤3，将输入的低分辨率人脸图像中所有图像块分别的相应重构高分辨率图像块按照位置叠加，然后除以每个像素位置交叠的次数，重构出高分辨率人脸图像。