[发明专利]一种人脸超分辨率的重建方法及装置

说明书

本发明提供了一种人脸超分辨率的重建方法及装置，所述方法包括：接收低分辨率人脸图像X_L，将X_L、预设的第一人脸样本图像及第二人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；计算所述第一人脸样本图像中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵查找与X_L(i,j)距离最近的第一图像块根据第一图像块对应的最优映射矩阵合成各个位置的高分辨率人脸图像块X_H(i,j)；根据X_H(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像；如此，根据训练集中的任何一幅低分辨率图像到高分辨率图像的最优映射矩阵，利用该图像所训练出来的最优映射矩阵来恢复到高分辨率的图片，既提高了重建效率，达到了实时性的要求，又提高了高分辨率图片的质量。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸超分辨率的重建方法及装置。

背景技术

在监控系统中，摄像头的应用已非常广泛，但在大多数情况下，拍摄的环境非常糟糕，无论是由于自然光线变化还是复杂的背景交错，导致获取的人脸照片质量差，分辨率很低。在遭遇突发状况时就会为后续的调查带来困难，并且在复原的时间和空间消耗上也比较大。

现有技术中，一般通过基于学习的人脸超分辨率方法来获取高分辨率人脸图像。这类方法根据高低分辨率图像对所构成的训练集这一先验信息，输入一张低分辨率的人脸图像，就可以超分辨率重建出一张高分辨率的人脸图像，但由于该方法所选择的近邻图像块数是固定的，在对输入图像块进行表示时，会出现过拟合或拟合不当的问题，且复原效果差；并且，需要找出图像块局部约束部分和重建约束部分各自对应的最小二乘解，算法复杂度较高，耗时较长。

基于此，如何以较快的速度提高低分辨率人脸图像的质量，有效增强监控录像中低质量人脸图像的分辨率，为人脸辨别提供足够的特征细节信息成为目前亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种人脸超分辨率的重建方法及装置，用于解决现有技术中对低分辨率人脸图像进行重建时，合成速度及效率低且人脸图像质量差的技术问题。

本发明提供一种人脸超分辨率的重建方法，所述方法包括：

接收低分辨率人脸图像X_L，将所述低分辨率人脸图像X_L、预设的低分辨率训练集中的第一人脸样本图像及高分辨率训练集中的第二人脸样本图像划分为相互重叠的图像块；

计算所述第一人脸样本图像中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵

在所述低分辨率训练集中查找与所述低分辨率人脸图像中各个位置(i,j)的图像块X_L(i,j)距离最近的第一图像块在所述映射矩阵中查找所述第一图像块对应的最优映射矩阵根据所述最优映射矩阵合成各个位置的高分辨率人脸图像块X_H(i,j)；

根据所述各个位置(i,j)的高分辨率人脸图像块X_H(i,j)在人脸对应的位置进行融合，获取高分辨率人脸图像并输出；其中，所述M为第一人脸样本图像及所述第二人脸样本图像的个数，所述i为所述图像块的行号，所述j为所述图像块的列号，所述mBest为所述第一图像块在所述低分辨率训练集中的序号，所述m为样本图像的序号，所述m取值为[1，M]。

上述方案中，对所述低分辨率人脸图像、预设的低分辨率训练集中的第一人脸样本图像及高分辨率训练集中的第二人脸样本图像进行划分包括：

按照从左到右、从上到下进行划分；

当划分图像块至图像边缘，且所述图像剩余尺寸不大于预设的图像块的尺寸时，以所述图像的边缘为基准进行回退划分。

上述方案中，所述计算所述第一人脸样本图像中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵包括：