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基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建
被引量:
2
1
作者
王宝成
李波
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第2期598-600,605,共4页
为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人...
为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人脸图像重建,再次加入重建约束和局部纹理约束。为了使获取的人脸图像稀疏系数更加稀疏,使用L1/2正则化求解稀疏表示系数。实验结果表明,重建的人脸图像保持了原图像的结构,可以实现很好的重建结果,并且具有更好的鲁棒性。
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关键词
稀疏表示
人脸图像
图像重建
L1/2正则化
局部纹理约束
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职称材料
题名
基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建
被引量:
2
1
作者
王宝成
李波
机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第2期598-600,605,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61572381).
文摘
为了更好地利用低分辨率人脸图像,提出了一种基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率重建。在人脸重建的过程中,使用非负矩阵分解将人脸图像放大到合适的中等分辨率,使用局部纹理约束加强纹理特征提取;然后使用局部稀疏先验进行人脸图像重建,再次加入重建约束和局部纹理约束。为了使获取的人脸图像稀疏系数更加稀疏,使用L1/2正则化求解稀疏表示系数。实验结果表明,重建的人脸图像保持了原图像的结构,可以实现很好的重建结果,并且具有更好的鲁棒性。
关键词
稀疏表示
人脸图像
图像重建
L1/2正则化
局部纹理约束
Keywords
super representation
face image
image reconstruction
L1/2 regularization
local texture constraint
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L1/2正则化和局部纹理约束的人脸超分辨率图像重建
王宝成
李波
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
2
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