[发明专利]基于分类耦合字典稀疏表示的指纹图像超分辨率方法有效
| 申请号： | 201810908519.8 | 申请日： | 2018-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN109064403B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 卞维新;徐德琴;接标;丁玉祥;方群;罗永龙 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06V40/13 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 方文倩 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明适用于图形处理技术领域，提供了一种基于分类耦合字典稀疏表示的指纹图像超分辨率方法，该方法包括如下步骤：S1、基于构建的字典学习模型，对分类耦合字典学习样本块集进行分类训练，构建高低分辨率分类耦合字典；S2、基于输入的低分辨率指纹图像块的脊线方向，选择对应类的高低分辨率分类耦合字典，重构高分辨率指纹图像。充分考虑了点梯度模在指纹块脊线方向估计中的贡献，通过块点梯度矢量集加权线性投影分析对指纹块脊线方向进行估计，提高了指纹块脊线方向估计的准确性和可靠性，基于脊线约束的分类耦合字典的使用提高了指纹图像稀疏建模的有效性，在保证指纹脊线可靠重构的同时，尽可能地抑制了噪声，更好地保存了脊线模式信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分类 耦合 字典 稀疏 表示 指纹 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分类耦合字典稀疏表示的指纹图像超分辨率方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、基于构建的字典学习模型，对分类耦合字典学习样本块集进行分类训练，构建高低分辨率分类耦合字典；S2、基于输入的低分辨率指纹图像块的脊线方向，选择对应类的高低分辨率分类耦合字典，重构高分辨率指纹图像。
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