技术详细介绍
一种基于最近特征线流形学习的人脸图像超分辨率方法，把人脸图像块样本空间中的样本点两两相连形成特征线，将已有样本点扩充为特征线上的无数多个样本点，从而增强人脸图像块样本空间的表达能力；在扩充之后的样本空间中，利用最近特征线准则来定义样本空间中样本点之间的近邻关系，通过保持高低分辨率图像块样本空间的这种邻域关系，从而正确揭示高低分辨率人脸图像块流形之间的局部相似结构特征；通过保持这种局部相似结构特征，重构输入的低分辨率人脸图像块对应的高分辨率块，融合所有高分辨率块得到高分辨率人脸图像。此外，本发明根据输入的低分辨率图像块，对原始样本空间进行预筛选，再利用上述方法对其分析，大大降低本方法的运算复杂度。