公开(公告)号：CN104657962B

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201410766467.7

申请日：2014-12-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 高新波 ,  胡彦婷 ,  王楠楠 ,  李洁 ,  任文君 ,  彭春蕾 ,  张声传 ,  张铭津

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于级联线性回归图像超分辨重建方法，主要解决现有方法重建过程不稳定、效率低，生成的高分辨图像存在过多伪像的问题。其实现过程是：(1)构建训练图像集；(2)对训练图像进行学习求出T组线性回归器和T组聚类中心；(3)对测试的低分辨图像进行预处理，得到初始估计高分辨图像，并提取图像不同分量；(4)对亮度分量进行分块，并对亮度特征块进行初始估计；(5)对初始估计特征块进行迭代更新和重建，得到高分辨图像块；(6)对高分辨图像块进行组合，得到高分辨亮度分量图像；(7)高分辨亮度分量图像与色度分量进行拼接，得到高分辨图像。本发明减少了伪像的产生，提高了重构图像的清晰度，可用于高清晰视频显示。

公开(公告)号：CN103955668B

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201410133868.9

申请日：2014-04-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 高新波 ,  任文君 ,  王楠楠 ,  李洁 ,  彭春蕾 ,  张声传 ,  张铭津 ,  胡彦婷

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像质量评价的合成人脸图像识别方法，主要解决现有人脸识别方法直接应用在合成人脸图像识别中识别率低，计算复杂度高的问题。其实现过程是：1)对合成人脸图像数据库与原图像数据库进行预处理，使其尺寸一致；2)对合成图像集与原图像集中的图像分别进行高斯差分滤波，并将滤波后的合成图像与原图像分别作为测试图像与参考图像，进行图像质量评价；3）利用图像质量评价分数判断合成图像是否正确识别，并计算其识别率。本发明与现有方法相比，无需训练过程，计算复杂度低，且提高了合成人脸图像识别率，可用于犯罪嫌疑人身份识别。

公开(公告)号：CN103984954A

公开(公告)日：2014-08-13

申请号：CN201410165469.0

申请日：2014-04-23

Applicant: 西安电子科技大学宁波信息技术研究院

Inventor： 李洁 ,  彭春蕾 ,  王楠楠 ,  高新波 ,  任文君 ,  张铭津 ,  张声传 ,  胡彦婷

IPC: G06K9/62 ,  G06T11/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的图像合成方法，用于将照片合成为画像，或者将画像合成为照片，其实现步骤是：首先划分数据库样本集；将所有的图像进行图像滤波后，对图像分块并提取图像块特征，得到训练画像块字典和照片块字典；利用这两个字典根据输入的测试照片块或测试画像块，寻找近邻块；建立马尔可夫网络模型得到待合成画像块或待合成照片块；对所有的待合成画像块或待合成照片块进行融合即可得到合成画像或合成照片。本发明与现有方法相比，合成结果具有更高的清晰度和更少的结构缺失，可用于人脸检索与识别。

公开(公告)号：CN103955668A

公开(公告)日：2014-07-30

申请号：CN201410133868.9

申请日：2014-04-03

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 高新波 ,  任文君 ,  王楠楠 ,  李洁 ,  彭春蕾 ,  张声传 ,  张铭津 ,  胡彦婷

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像质量评价的合成人脸图像识别方法，主要解决现有人脸识别方法直接应用在合成人脸图像识别中识别率低，计算复杂度高的问题。其实现过程是：1)对合成人脸图像数据库与原图像数据库进行预处理，使其尺寸一致；2)对合成图像集与原图像集中的图像分别进行高斯差分滤波，并将滤波后的合成图像与原图像分别作为测试图像与参考图像，进行图像质量评价；3）利用图像质量评价分数判断合成图像是否正确识别，并计算其识别率。本发明与现有方法相比，无需训练过程，计算复杂度低，且提高了合成人脸图像识别率，可用于犯罪嫌疑人身份识别。