特征子空间规整化的人脸图像超分辨率重建

作者：张雪松 江静 彭思龙超分辨率人脸图像规整化图像配准特征子空间

摘要：传统的图像超分辨率（SR）方法中的规整化技术一般用于保持求解过程的数值稳定性以及提供解的平滑性约束，但并不能确保高质量的重建结果．将人脸图像块看作一些特定信号类，利用主成分分析计算训练人脸图像块的特征子空间；并将传统的“重建约束”与人脸图像块的“正交补特征子空间约束”统一在贝叶斯框架下，提出一种人脸图像SR的规整化方法．不局限于以往SR方法中普遍假定的纯平移运动模型的限制，在仿射变换运动模型下提出了3种图像配准与超分辨率重建的联合迭代求解算法．最后通过仿真结果证实了文中方法的有效性．

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