[发明专利]基于加权残差和低秩约束的含噪人脸超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种基于加权残差和低秩约束的含噪人脸超分辨率重建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对重建的低分辨率人脸图像、低分辨率训练集中的样本人脸图像以及高分辨率训练集中的样本人脸图像划分得到相互重叠的图像块；

步骤2，对于低分辨率人脸图像每一个位置上的图像块计算在加权残差和低秩约束下由低分辨率训练集中所有低分辨率人脸样本图像该位置上的图像块对它进行线性重建时的最优权值系数；

步骤3，把所有低分辨率人脸样本图像的图像块替换为位置对应的高分辨率人脸样本图像的图像块，用步骤2所得最优权重系数加权合成高分辨率人脸图像块；

步骤4，将步骤3合成所得高分辨率人脸图像块按照在人脸上的位置融合，得到高分辨率人脸图像。

2.根据权利要求1所述的基于加权残差和低秩约束的含噪人脸超分辨率重建方法，其特征在于，在步骤1中，采用回退方式对输入的低分辨率人脸图像、低分辨率人脸样本图像以及高分辨率人脸样本图像划分相互重叠的图像块,具体划分方式如下，按照从左到右、从上到下的顺序进行划分图像块，当划分图像块至图像边缘时，如果剩余尺寸比预先设置的图像块的尺寸小则以原图像的边缘为基准进行回退划分，包括当横向划分到图像右边边缘处时，向左回退并以右边边缘为基准进行分块当纵向划分到图像底边边缘处时，向上回退并以底边边缘为基准进行分块。

3.根据权利要求1所述的基于加权残差和低秩约束的含噪人脸超分辨率重建方法，其特征在于，将低分辨率人脸图像划分图像块所得集合为{x_t(i,j)|1≤i≤A,1≤j≤B}，将高分辨率训练集和低分辨率训练集中每一幅图像相应地划分图像块所得集合分别为：和其中N表示低辨率训练集中低分辨率人脸样本图像的个数和高辨率训练集中高分辨率人脸样本图像的个数，(i,j)表示所划分的图像块的行号和列号，A和B分别表示每一列和每一行划分出的图像块数。