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基于耦合字典学习的低秩核范数正则人脸图像超分辨方法

摘要

本发明公开了一种基于耦合字典学习的低秩核范数正则人脸图像超分辨方法,属于图像处理领域。本方法首先以图像中每个像素位置为中心,获取低质量测试样本和低质量训练样本图像各个像素位置的图像块;其次,通过基于耦合字典学习的低秩核范数正则编码算法,获得低质量测试图像块对应的高质量测试图像块,并整合高质量测试图像块,获得高质量测试图像;最后,对上述步骤迭代多次,输出最终的高质量的测试图像。

著录项

  • 公开/公告号CN107194873B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201710328907.4

  • 申请日2017-05-11

  • 分类号G06T3/40(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人刘莎

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2022-08-23 11:24:34

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