《超越视觉--人脸图像超分辨率理论与应用》（卢涛）-图书推荐
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 **外研究现状
1.2.1 图像降质模型研究现状
1.2.2 人脸超分辨率方法研究现状
1.2.3 研究现状小结
1.3 面临的关键问题
1.3.1 实际降质先验信息提取与表达
1.3.2 高低分辨率图像非负特征一致表达
1.3.3 图像主成分稀疏表达
1.4 研究内容
1.4.1 基于后验信息的图像降质过程自适应估计
1.4.2 半耦合核非负表达全局脸超分辨率算法
1.4.3 主成分稀疏自适应局部脸超分辨率方法
1.4.4 低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法
1.4.5 低秩约束的极限学习机高效人脸识别算法
1.4.6 图像超分辨率极限学习机的极低分辨率人脸识别算法
参考文献
第2章 基于后验信息的图像降质过程自适应估计
2.1 引言
2.2 方法比较
2.3 基于稀疏*近邻约束的视频多帧融合算法
2.3.1 视频图像的时域先验模型
2.3.2 基于图像时域先验模型的视频多帧融合算法
2.4 基于后验图像的降质过程自适应估计
2.4.1 现场重建获取后验图像的原则与方法
2.4.2 基于尺度不变特征的后验图像对齐
2.4.3 基于后验信息的实际下采样矩阵估计
2.4.4 基于后验信息的实际模糊矩阵估计
2.4.5 基于后验降质模型的人脸超分辨率算法
2.5 实验结果及分析
2.5.1 实验目的与原理
2.5.2 实验条件及设备
2.5.3 测试标准及实验方法
2.5.4 实验数据及处理
2.5.5 实验结论
参考文献
第3章 基于半耦合核非负表达的全局脸超分辨率算法
3.1 引言
3.2 方法比较
3.3 基于人脸形状特征度量的自适应先验选择算法
3.3.1 基于人脸形状感知模型的特征定位方法
3.3.2 基于Hausdorff距离的人脸形状相似性度量
3.4 基于半耦合核非负表达的自适应全局脸超分辨率算法
3.5 实验结果及分析
3.5.1 实验目的与原理
3.5.2 实验条件及设备
3.5.3 测试标准及实验方法
3.5.4 实验数据及处理
3.5.5 实验结论