馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)模型下人臉圖像超分辨率算法研究.pdf

1、人臉作為計算機視覺領(lǐng)域重要研究對象，近年來一直是研究的熱點。隨著多媒體技術(shù)的日益發(fā)展，人們對人臉圖像的質(zhì)量提出了更高的要求。更換傳感器勢必增加成本，而且在硬件上受到物理限制，因而采用超分辨率技術(shù)成為一種新的選擇。圖像超分辨率（SR）技術(shù)是一種基于信號處理技術(shù)來獲得高分辨率圖像的方法，它可以克服圖像系統(tǒng)的內(nèi)在分辨率限制，且具有低成本的特點，因而在視頻、醫(yī)學(xué)成像、監(jiān)控、遙感和軍事等領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用。 本文主要研究馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)模型下人

2、臉圖像的超分辨率技術(shù)，針對分塊MN模型中的關(guān)鍵問題：觀察函數(shù)和傳遞函數(shù)的求解，本文首先提出了一種基于人眼定位的人臉對齊方法，通過基本對齊實現(xiàn)位置限制機制，加快了馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)收斂速度，并有效地避免了干擾項。然后，在塊的搜索匹配中，本文提出按照高頻成分的分布進(jìn)行相似性度量，對平滑區(qū)域的塊進(jìn)行簡單的灰度相似度量，而梯度較大的塊結(jié)合紋理和灰度特征度量，在求解傳遞函數(shù)時，采用圖像重疊分塊和水平兼容性優(yōu)先的方法，提高了匹配相關(guān)性，簡化了隱層節(jié)點的計