2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、人臉圖像作為人體最主要的生物特征之一,具有易于獲取、直觀方便等特點(diǎn),因此被廣泛應(yīng)用于公共安全監(jiān)控系統(tǒng)、人機(jī)交互系統(tǒng)和安全驗(yàn)證系統(tǒng)等實(shí)際應(yīng)用中。但是實(shí)際獲取的人臉圖像由于受到成像距離、成像環(huán)境以及成像設(shè)備的影響,導(dǎo)致其分辨率嚴(yán)重下降,給重要目標(biāo)的識(shí)別和處理帶來(lái)了困難。所以利用超分辨率重建技術(shù)提高人臉圖像的分辨率是國(guó)內(nèi)外非常重要的研究課題之一。
  目前,基于位置塊的人臉圖像超分辨重建算法因其簡(jiǎn)單有效而受到廣泛關(guān)注。這類算法在無(wú)噪情況

2、下能夠重建出比較滿意的結(jié)果,但在噪聲環(huán)境下,重構(gòu)效柴明顯下降,特別是圖像的細(xì)節(jié)嚴(yán)重丟失。針對(duì)現(xiàn)有基于位置塊的重建算法在噪聲情況下存在的問(wèn)題,本文進(jìn)行了如下兩方面的研究:
  (1)基于2D SVD和稀疏表示的人臉圖像超分辨率重建算法
  首先本文提出了基于2D SVD和稀疏表示的人臉圖像超分辨率重建算法。2D SVD變換直接基于圖像的二維結(jié)構(gòu)特征,兇此其能夠準(zhǔn)確的獲取圖像的內(nèi)部特征,并且還能有效的將圖像的主要特征與噪聲分量分

3、離開(kāi)米。因此,本文將2D SVD引入到基于位置塊的人臉圖像超分辨率重建算法中。首先,對(duì)圖像位置塊進(jìn)行2D SVD變換,將變換得到的圖像位置塊的主要分量進(jìn)行超分辨率重建,這樣可以有效的克服噪聲對(duì)算法的影響,增強(qiáng)了算法的魯棒性:然后,利用稀疏表示理論中變換系數(shù)的1-范數(shù)作為正則項(xiàng),可以準(zhǔn)確的重建出人臉圖像信號(hào)。最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),與一些具有代表性的算法進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了該算法的有效性,它能夠在抑制噪聲的情況下,獲得較為滿意的重建效果。

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