结合全变差与自适应低秩正则化的图像压缩感知重构

针对基于固定变换基的协同稀疏图像压缩感知(CS)重构算法不能充分利用图像自相似特性的问题,提出了一种改进的联合全变差与自适应低秩正则化的压缩感知重构方法。首先,通过图像块匹配法寻找结构相似块,并组成非局部相似块组;然后,以非局部相似块组加权低秩逼近替代协同稀疏表示中的三维小波变换域滤波;最后,结合梯度稀疏与非局部相似块组低秩先验构成重构模型的正则化项,并采用交替方向乘子法求解实现图像重构。实验结果表明,相比协同稀疏压缩感知重构(RCoS)算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均可提升约2 dB,所提算法在准确描述图像非局部自相似结构特征的前提下显著提高了重构质量,更好地保留了图像的纹理细节信息。     

分块最大相似性嵌入稀疏编码的人脸识别

图像相似性先验嵌入的方法能有效提升基于稀疏编码表示的人脸识别在低维特征空间的识别性能.针对非受控人脸图像存在表情变化、部分遮挡和伪装的问题,提出基于图像分块的最大相似性嵌入稀疏编码表示的人脸识别方法.该方法首先将训练图像和测试图像进行同样的非重叠分块;然后计算测试图像与各训练图像对应分块间的相似性,并以其最大值度量图像间的相似性;最后将提取的最大块相似性信息嵌入到稀疏编码表示的人脸识别中.在AR标准人脸库上的测试表明,与全局相似性嵌入的加权稀疏编码表示分类方法相比,文中方法在训练样本和测试样本同时存在表情变化、遮挡和伪装的人脸识别中具有较大的性能提升.     

基于表情人脸图像的三维人脸模型重建

阐述对于带有表情的二维人脸图像的三维人脸模型重建算法。选取向左、中间、向右三种不同朝向的同一表情人脸图像，以基于颜色的K均值聚类进行人脸分割，获得富含特征信息的人脸轮廓，接着，对三种朝向的人脸图像进行投影变换实现立体校正，并基于特征信息完成立体匹配，获得带有深度信息的稀疏视差图，继而形成平滑的点云形式，并基于三角剖分算法完成三维人脸模型的建立。实验结果表明，该算法对实现表情图像的三维人脸模型重建具有较好的效果。