馬爾科夫網絡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。隨著多媒體技術的日益發(fā)展，人們對人臉圖像的質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成為一種新的選擇。圖像超分辨率（SR）技術是一種基于信號處理技術來獲得高分辨率圖像的方法，它可以克服圖像系統(tǒng)的內在分辨率限制，且具有低成本的特點，因而在視頻、醫(yī)學成像、監(jiān)控、遙感和軍事等領域都被廣泛應用。 本文主要研究馬爾科夫網絡模型下人

2、臉圖像的超分辨率技術，針對分塊MN模型中的關鍵問題：觀察函數和傳遞函數的求解，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，加快了馬爾科夫網絡收斂速度，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行相似性度量，對平滑區(qū)域的塊進行簡單的灰度相似度量，而梯度較大的塊結合紋理和灰度特征度量，在求解傳遞函數時，采用圖像重疊分塊和水平兼容性優(yōu)先的方法，提高了匹配相關性，簡化了隱層節(jié)點的計