| 基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原 |
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| 引用本文： | 曹杨,李晓光,卓力,沈兰荪.基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原[J].测控技术,2009,28(5). |
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| 作者姓名： | 曹杨 李晓光 卓力 沈兰荪 |
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| 作者单位： | 北京工业大学,信号与信息处理研究室,北京,100124 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，北京市自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出一种基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原算法.算法根据图像的纹理特征将人脸分为平坦区和细节区.对面部平坦区直接采用双线性插值放大;对于眼睛、鼻子和嘴等细节区,采用分类预测器重建高频信息.在细节区,将相似纹理结构的图像块分为一类,对每类纹理结构分别训练线性预测器,进行高频信息预测.实验结果表明,本算法在图像重建质量的主观效果和实现速度上都有很好的表现.
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| 关 键 词： | 区域自适应 纹理结构 基于学习 超分辨率复原 |
Region Adaptive Learning-Based Super Resolution for Human Face Images |
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| CAO Yang,LI Xiao-guang,ZHUO Li,SHEN Lan-sun.Region Adaptive Learning-Based Super Resolution for Human Face Images[J].Measurement & Control Technology,2009,28(5). |
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| Authors: | CAO Yang LI Xiao-guang ZHUO Li SHEN Lan-sun |
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| Affiliation: | Signal & Information Processing Lab;Beijing University of Technology;Beijing 100124;China |
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| Abstract: | A novel region adaptive learning-based super resolution algorithm for human face images is proposed,which divides a face image into flat regions and detailed regions.Flat regions are magnified using bilinear interpolation;and the detailed regions,such as eyes,mouth and nose,are super resolved using classified predictors.The local patches within the detailed regions are classified into several categories according to the orientation of texture structure.A linear predictor is trained up for each category to i... |
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| Keywords: | region adaptive texture structure learning-based super-resolution |
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