典型文献
加权保真与稀疏约束的混合噪声鲁棒人脸超分辨率算法
文献摘要：
目的 当人脸图像受到混合噪声(典型的如加性高斯白噪声和脉冲噪声混合)污染时,生成高分辨率人脸就成了一项具有挑战性的任务.本文拟针对这一问题,提出一种基于加权保真和稀疏约束的鲁棒人脸超分辨率算法.方法 在数据保真项中引入加权矩阵来准确表征重建剩余残差的分布.此外,为了稳定最优权值,引入表示系数的稀疏先验作为正则项.最后,将加权重建残差和表示系数的稀疏约束统一到变分框架中,该变分框架在抑制混合噪声干扰的同时,获取高分辨率的人脸图像.结果 在公共人脸数据库FEI上进行了对比实验,结果表明,在峰值信噪比、结构相似性度量等方面本文算法均优于现有的人脸超分辨率方法.结论 该算法能有效抑制图像中的混合噪声,且能恢复出足够多的细节,验证了加权与稀疏约束在混合噪声干扰下实现人脸图像超分辨率的可行性.
文献关键词：
人脸图像;混合噪声;加权矩阵;邻域嵌入;稀疏表示;鲁棒性;超分辨率
中图分类号：
作者姓名：
吴文强;唐松泽
作者机构：
南京森林警察学院刑事科学技术学院,南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]吴文强;唐松泽-.加权保真与稀疏约束的混合噪声鲁棒人脸超分辨率算法)[J].刑事技术,2022(04):356-363
A类：
B类：
保真,稀疏约束,混合噪声,人脸超分辨率,超分辨率算法,加性,高斯白噪声,脉冲噪声,加权矩阵,权值,稀疏先验,正则项,噪声干扰,公共人,FEI,峰值信噪比,结构相似性,相似性度量,制图,复出,人脸图像超分辨率,邻域嵌入,稀疏表示
AB值：
0.22734
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