[发明专利]一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法有效

专利信息
申请号: 201710223815.X 申请日: 2017-04-07
公开(公告)号: CN107103592B 公开(公告)日: 2020-04-28
发明(设计)人: 庞会娟;高广谓;荆晓远;吴松松;岳东;胡藏艺 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/50;G06T3/40
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 刘莎
地址: 210023 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法,属于图像处理领域。本方法首先以图像中每个像素位置为中心,获取低质量测试样本和高低分辨率训练样本图像各个像素位置的图像块;其次,对低质量测试图像中的每个图像块,运用局部约束双核范数正则回归方法获得其在低质量训练样本图像中对应位置上的图像块集合的线性表示;再次,在保持表示系数不变的情况下,用高质量训练样本图像块替换低质量训练样本图像块,从而获得低质量测试图像块对应的高质量测试图像块;最后,对步骤3中的高质量测试图像块进行串联和整合,从而获得高质量的测试图像。
搜索关键词: 一种 基于 范数 正则 多姿 态人脸 图像 质量 增强 方法
【主权项】:
一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法,其特征在于,包括以下具体步骤:步骤1,以图像中每个像素位置为中心,获取低质量测试图像和低质量训练样本图像各个像素位置的图像块;步骤2,对低质量测试图像中的每个图像块,运用局部约束双核范数正则回归方法获得其在低质量训练样本图像中对应位置上的图像块集合的线性表示;步骤3,在保持表示系数不变的情况下,用高质量训练样本图像块替换低质量训练样本图像块,从而获得低质量测试图像块对应的高质量测试图像块;步骤4,对步骤3中高质量测试图像块进行串联和整合,从而获得高质量的测试图像。
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