[发明专利]一种由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法

权利要求书

1.一种由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，其特征在于包括如下步骤：

1)对输入的单帧低分辨率人脸图像，使用多个相同角度低分辨率人脸训练图像，在所有权值的和为1的约束下，计算线性组合逼近的权值；

2)将步骤1)中的训练图像替换为一一对应的待重建角度的人脸低分辨率训练图像，使用步骤1)得到的线性组合逼近的权值，线性组合出待重建角度的人脸低分辨率图像；

3)将步骤2)合成的低分辨率人脸图像，以及待重建角度人脸的高、低分辨率人脸训练图像则划分为相互重叠的图像块；

4)对步骤2)合成的待重建角度的人脸低分辨率图像经步骤3)划分后的图像块的每一个图像块，分别使用待重建角度的人脸低分辨率训练图像同位置的图像块，使用步骤1)的方法，分别计算线性组合逼近的最优权值；

5)将步骤4)中低分辨率训练图像同位置的图像块替换为一一对应的相同角度高分辨率训练人脸图像相同位置的图像块，使用步骤4)求出的线性组合逼近的最优权值，线性组合出待重建角度的在该人脸位置的高分辨率人脸图像块；

6)将步骤5)合成的高分辨率图像块依照其在人脸图像的位置，拼接为整体图像。

2.根据权利要求1所述的由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，其特征在于：所说的计算线性组合逼近的权值步骤如下：

将单帧低分辨率人脸图像均表示为向量的形式，设输入的单帧低分辨率人脸图像为I_p，p为人脸的角度，p角度的低分辨率人脸训练图像为L_p¹，L_p²，...，L_p^N，对应的o角度的低分辨率人脸训练图像为L_o¹，L_o²，...，L_o^N，N是正整数，设w₁，w₂...w_N为重建系数，建立最小二乘表达式在满足的约束下得到最优权值公式为：其中，l，m均为正整数，局部协方差矩阵C＝(C_ik)，其中C_ik^-1表示逆矩阵C^-1中第i行第k列元素。

3.根据权利要求1所述的由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，其特征在于：所说的线性组合出待重建角度人脸的低分辨率图像步骤如下：

求出输入的低分辨率人脸I_p对应的待重建角度的人脸低分辨率图像I_o^％计算公式为：

4.根据权利要求1所述的由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，其特征在于：所说的划分相互重叠的图像块步骤如下：

将步骤2)合成的低分辨率人脸图像I_o^％，以及待重建角度的高分辨率人脸训练图像H_oⁿ和低分辨率人脸训练图像  L_oⁿ，分别表示为相互重叠的图像块矩阵形式，分别为I_o^％(i，j)、L_oⁿ(i，j)、H_oⁿ(i，j)，(i，j)体现了所划分的图像块在人脸的位置特征，i表示图像块矩阵的行数，j表示图像块矩阵的列数。

5.根据权利要求1所述的由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，其特征在于：所说的线性组合出待重建角度的在该人脸位置的高分辨率人脸图像块步骤如下：

待重建角度的人脸高分辨率图像I_o^％(i，j)计算公式为：Ho%(i,j)=Σn=1Nwn(i,j)Hon(i,j).]]>