[发明专利]基于超分辨率重建技术的低分辨率人脸图像的重建方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种制作低分辨率人脸重建像的方法。

背景技术

当前，视频监控得到了迅速的发展，在安防工作中发挥了越来越重要的作用。在视频监控的图像中，记录了许多与案件有关的人像信息。但是，由于视频监控的涉案人脸图像往往很小，因此无法分辨涉案人，致使许多案件的办案工作陷入了困境。这种小人脸图像的本质问题是人脸分辨率低的问题。低分辨率人脸图像的重建技术是公安部门办案工作急需的关键技术。本发明所指人脸图像，限定为正面人脸图像（下同）。包括人的头顶之下、颏底线之上、左耳到右耳之间的部分（参见中华人民共和国公共安全行业标准GA/T893-2010“安防生物特征识别应用术语”）。

专利号为ZL 2005 1 0067692.X的专利公开一种人脸几何尺寸归一化的方法：即基于人脸几何尺寸归一化的人脸图像识别方法中的人脸三点归一化方法。确定图像中人脸的左、右眼和颌下点的坐标，并按三点归一化方法生成标准的尺寸的归一化低分辨率人脸图像。

目前常用的超分辨率人脸图像重建的方法为：利用一个包含成对的高分辨率图像及其对应的低分辨率图像的数据集作为训练库。将待重建的含有低分辨率人脸的图像分为若干小块，对待重建的低分辨率图像中的每一个小块，通过LLE表示成训练库中所有低分辨率图像对应位置小块的线性组合，然后使用相同的线性组合权重对训练库中相应高分辨率图像对应位置的小块进行组合，得到重建后的超分辨图像对应位置的小块。将得到的重建后的超分辨图像对应位置的小块进行拼接，块与块之间有少量的重叠，重叠的部分取平均值。最后得到整个重建后的超分辨大图。该方法虽然能对超低分辨率图像进行重建，但是，其直接在时域中进行流形学习，局部几何结构相似度不高，流行学习效果较差。此外其重建过程中受光照及噪声影响较大，未对超低分辨率人脸图像进行配准，对实际场景中的超分辨率图像重建效果较差。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出了一种基于超分辨率重建技术的低分辨率人脸图像的重建方法，较好地解决了低分辨率人脸图像的重建难题。

一种基于超分辨率重建技术的低分辨率人脸图像的重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）对原始图像进行基于人脸三点定位的归一化，得到待重建的归一化人脸图像，具体包括：

1.1）对含有低分辨率人脸图像的原始图像进行裁剪，裁剪出包含低分辨率人脸图像的矩形区域，得到低分辨率人脸图像；该区域左上、左下、右上、右下4个顶点在原始图像中坐标分别为：（m₁，n₁）、（m₁，n₂）、（m₂，n₁）、（m₂，n₂），m、n分别表示坐标系中的点的横坐标和纵坐标；

1.2）对1.1）中得到的低分辨率人脸图像进行等比放大，放大倍率为K×K，放大后图像的高度为L，L＝K×(n₂-n₁)，k满足：K≥150/(n₂-n₁)；

1.3）对放大后的低分辨率人脸图像采用基于人脸三点定位的归一化方法进行归一化，得到一幅待重建的标准尺寸的归一化人脸图像；

1.31）在放大后的低分辨率人脸图像a上确定左眼球上的一点A的坐标（x₁₁,y₁₁）、右眼球上的一点B的坐标位置（x₂₁,y₂₁），通过A、B两点做直线L₁，并确定下颌点C₀坐标（x₀₁,y₀₁），按放大倍率K将三点的坐标对应至原裁剪图像坐标，分别为（x₁,y₁），（x₂,y₂），（x₀,y₀）；

1.32）对原始图像进行基于人脸几何尺寸归一化的人脸图像识别方法中的人脸三点归一化方法，得到尺寸为H×W的待重建的归一化人脸图像，其中H，W满足下式：