基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建

来源：电讯技术杂志2017年第8期北京时间：

作者：刘芳华,阮若林,倪浩,王建峰

单位：(湖北科技学院 a.电子与信息工程学院;b.生物医学工程学院;c.网络管理中心，湖北 咸宁 437100)

摘要：为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点，利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法，在字典学习阶段，结合L1范数引入在线字典学习方法，使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新，得到更加精确的超完备字典对，用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明，改进算法超分结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）比同类型的稀疏编码超分法（SCSR）和应用在线字典学习算法的超分方法（ODLSR）均有较大幅度提升，比后者平均提升0.72 dB和0.018 7。同时，视觉上有效地消除了边缘伪影，且在处理含噪人脸图像时，具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。

关键词：人脸图像；超分辨率重建；稀疏编码；在线字典学习；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61271256）；湖北省教育厅科研计划指导性项目（B2017183）；湖北省自然科学基金资助项目（2015CFB452）；湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目（T201513）