超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术。针对人脸图像进行基于学习的超分辨率技术研究

将流形学习算法融入到超分辨率算法中

并且将其用于人脸图像的超分辨率复原。对流形学习应用于基于学习的超分辨率原理进行了介绍。为了使得人脸图像取得更好的复原效果

对特征提取模板进行改进

使得新的特征提取模板考虑更多的像素之间的相关性

并更好地抑制噪声的影响

保留了更多的特征信息。加入了新的特征(即拉普拉斯特征)。该特征突出的边缘细节

保持了人脸图像鲜明的轮廓和清晰的边缘信息。实验结果表明

算法复原出的人脸图像更接近于真实图像

具有更高的峰值信噪比。