基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原

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提出一种基于区域自适应学习的人脸图像超分辨率复原算法。算法根据图像的纹理特征将人脸分为平坦区和细节区。对面部平坦区直接采用双线性插值放大;对于眼睛、鼻子和嘴等细节区,采用分类预测器重建高频信息。在细节区,将相似纹理结构的图像块分为一类,对每类纹理结构分别训练线性预测器,进行高频信息预测。实验结果表明,本算法在图像重建质量的主观效果和实现速度上都有很好的表现。
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