【摘 要】
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研究了基于学习的人脸图像超分辨率技术。针对Baker方法建立的图像金字塔提取高频细节不够丰富的缺点，提出基于多分辨率幻觉脸算法，采用Kirsch算子提取了高频特征。该算子与Bak
【基金项目】
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教育部科研基金资助项目(No.107094);四川大学电子信息学院青年教师基金资助项目
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研究了基于学习的人脸图像超分辨率技术。针对Baker方法建立的图像金字塔提取高频细节不够丰富的缺点，提出基于多分辨率幻觉脸算法，采用Kirsch算子提取了高频特征。该算子与Baker的一阶、二阶灰度算子结合，能够提取更多的图像信息，使得匹配更为准确。将流形学习中的LLE算法思想引入匹配复原过程，复原结果获取了更完备的高频信息。对IMDB人脸库进行了试验比较，结果表明，本文方法可取得30．92dB的平均峰值信噪比，高于Baker方法和插值算法；而且本文预测得到的先验模型更为准确，使得最终复原的人脸图像具有更
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