换一批摘要为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点,利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法,在字典学习阶段,结合L1范数引入在线字典学习方法,使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新,得到更加精确的超完备字典对,用于图像重建.实验中进行的仿真结果表明,改进算法超分结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)比同类型的稀疏编码超分法(SCSR)和应用在线字典学习算法的超分方法(ODLSR)均有较大幅度提升,比后者平均提升0.72 dB和0.0187.同时,视觉上有效地消除了边缘伪影,且在处理含噪人脸图像时,具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性.
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关键词
人脸图像超分辨率重建稀疏编码在线字典学习face imagesuper-resolution reconstructionsparse codingonline dictiorary learning
分类号
TN919.8
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-893x.2017.08.017
发布时间
2017-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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