一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法

本发明公开了一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：

1. 以图像中每个像素位置为中心，获取低质量测试样本和高低分辨率训练样本图像各个像素位置的图像块；
2. 对低质量测试图像中的每个图像块，运用局部约束双核范数正则回归方法，获得其在低质量训练样本图像中对应位置上的图像块集合的线性表示；
3. 在保持表示系数不变的情况下，用高质量训练样本图像块替换低质量训练样本图像块，从而获得低质量测试图像块对应的高质量测试图像块；
4. 对步骤3中获得的优质测试图像块进行串联和整合，从而获得高质量的测试图像。

通过以上步骤，本方法能够有效提升低质量人脸图像的质量。

本发明公开了一种基于双核范数正则的多姿态人脸图像质量增强方法，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高低分辨率训练样本图像各个像素位置的图像块；其次，对低质量测试图像中的每个图像块，运用局部约束双核范数正则回归方法获得其在低质量训练样本图像中对应位置上的图像块集合的线性表示；再次，在保持表示系数不变的情况下，用高质量训练样本图像块替换低质量训练样本图像块，从而获得低质量测试图像块对应的高质量测试图像块；最后，对步骤3中的高质量测试图像块进行串联和整合，从而获得高质量的测试图像。