基于Contourlet变换的人脸图像超分辨率技术研究

摘要：

采用Contourlet变换,对基于学习的人脸图像超分辨率技术进行了研究.为了表示人脸特征,首先建立了Contourlet金字塔,针对Contourlet变换特征存在的不足,采用Contoudet变换的方向滤波器(DFB)对高斯金字塔的一阶和二阶梯度特征进行方向滤波,提取滤波后的特征作为新增加的特征.然后针对人脸的特殊性,在匹配过程中采用对应点进行匹配的方法,既保持了匹配的准确性又加快了匹配速度.最后采用最小欧式距离进行最优匹配的选择,对该距离进行判断.针对不同的距离采用不同的复原方法.实验结果表明,本文算法复原出的超分辨率人脸图像具有更好的视觉效果,更逼真、更接近于原始高分辨率图像.

关键词：基于学习的超分辨率、幻觉脸、Contourlet变换、Contourlet金字塔

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部重点科研项目107094

在线出版日期：2009-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：694-697