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公开(公告)号:CN102402784A
公开(公告)日:2012-04-04
申请号:CN201110421817.2
申请日:2011-12-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 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。
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公开(公告)号:CN102075785A
公开(公告)日:2011-05-25
申请号:CN201010608963.1
申请日:2010-12-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种ATM机广角摄像机镜头畸变校正方法。本发明包括根据不同厂家不同型号的ATM机广角摄像机镜头畸变校正参数进行建库,在包含若干直线的场景内拍摄一幅广角图像,并手工标提取图像中的曲线,确定一组该ATM机广角摄像机镜头校正的最优参数,根据最优参数对广角图像进行校正。本发明能快速而准确地求得最优校正参数,基于这组最优参数,我们就可以对广角镜头图像进行准确的校正。
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