一种新颖的人脸图像超分辨率技术

研究了基于学习的人脸图像超分辨率技术。针对Baker方法建立的图像金字塔提取高频细节不够丰富的缺点,提出基于多分辨率幻觉脸算法,采用Kirsch算子提取了高频特征。该算子与Baker的一阶、二阶灰度算子结合,能够提取更多的图像信息,使得匹配更为准确。将流形学习中的LLE算法思想引入匹配复原过程,复原结果获取了更完备的高频信息。对IMDB人脸库进行了试验比较,结果表明,本文方法可取得30.92 dB的平均峰值信噪比,高于Baker方法和插值算法;而且本文预测得到的先验模型更为准确,使得最终复原的人脸图像具有更好的视觉效果。