[发明专利]基于K近邻重识别的人脸超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于K近邻重识别的人脸超分辨率重建方法，将待重建低分辨率人脸图像、高分辨率训练集和低分辨率训练集内样本图像分别划分为相互交叠的图像块；对待重建低分辨率人脸图像的各图像块，根据高分辨率流形的几何信息更可信且更具有代表性这一先验，同时利用低分辨率流形和高分辨率流形的几何信息对识别出的近邻图像进行更新，计算由重新识别出的近邻图像块进行线性重建时的最优权重系数；将重新识别出的近邻图像块，用一一对应的高分辨率训练集内相应图像的相应位置图像块进行替换，加权合成高分辨率图像块；按照合成图像块在人脸上的位置，融合成高分辨率人脸图像。本发明具有更高的重建精度和重建效率，可重建高质量的人脸图像。

主权项

1.基于K近邻重识别的人脸超分辨率重建方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，将待重建低分辨率人脸图像、低分辨率训练集中低分辨率样本图像及高分辨率训练集中高分辨率样本图像划分为数量相等的相互重叠图像块，所述的低分辨率样本图像和所述的高分辨率样本图像一一对应；步骤2，对待重建低分辨率人脸图像中各图像块分别进行超分辨率重建，本步骤进一步包括子步骤：2.1从高分辨率训练集和低分辨率训练集样本图像中提取与图像块位置相同的图像块，构成图像块的高分辨率训练样本图像块集H^q和低分辨率训练样本图像块集L^q；2.2从图像块的低分辨率训练样本图像块集L^q中找出图像块的k个近邻图像块，构成图像块的低分辨率样本图像块近邻序列2.3从图像块的高分辨率训练样本图像块集H^q中找出与低分辨率样本图像块近邻序列对应的图像块，构成高分辨率样本图像块序列对高分辨率样本图像块序列中k个图像块中的每一个图像块，从高分辨率训练样本图像块集H^q中找出其对应的k_re个近邻图像块，得到k*k_re个高分辨率图像块；2.4从步骤2.3得到的k*k_re个高分辨率图像块中找出重复次数最多的前k_re个高分辨率图像块，构成高分辨率样本图像块集从低分辨率训练样本图像块集L^q中找出与高分辨率样本图像块集中图像块对应的k_re个低分辨率图像块，构成用于图像块重建的低分辨率样本图像块集2.5采用低分辨率样本图像块集对图像块进行线性重建，获得低分辨率样本图像块集中各图像块对图像块线性重建的最优权值系数；2.6用高分辨率样本图像块集中的图像块与步骤2.5得到的最优权值系数加权合成图像块的重建图像块；步骤3，基于重建图像块获得高分辨率人脸图像。