基于引导图像滤波的素描人脸图像合成技术

针对传统人脸图像合成算法存在过度平滑的问题,文中提出一种使用引导图像滤波的改进合成算法。通过引入K近邻基准算法和机器学习等理论,测试人脸图像可以得到训练图像块的线性组合表示,从而获取初始的合成结果。并在此基础上,利用引导图像滤波的方法,增强人脸素描图像的细节特征,进一步优化人脸细节纹理的展示。相关的仿真结果表明,文中所提出的合成算法有效回避了传统合成算法过度平滑的弊端,能够合成效果更加优秀的人脸素描图像。