【摘要】：由于目前監(jiān)控視頻所拍攝的人臉圖像目標(biāo)較小、難以辨識,圖像超分辨處理已成為亟待解決監(jiān)控視頻圖像實際應(yīng)用問題的技術(shù)和手段。提出了一種針對室外監(jiān)控視頻人臉圖像的超分辨技術(shù),利用先驗知識設(shè)置圖像訓(xùn)練集,并進(jìn)行圖像空間轉(zhuǎn)化、去噪等預(yù)處理操作;設(shè)計八層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對各層類型及連接方式進(jìn)行設(shè)定,同時設(shè)定激活函數(shù)類型及各層間傳遞方式函數(shù);初始化參數(shù)并根據(jù)訓(xùn)練集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);根據(jù)損失函數(shù)反向調(diào)整卷積核和偏置參數(shù),完成圖像輸出。經(jīng)過大量實際監(jiān)控視頻圖像測試,并將本文方法和現(xiàn)有其他方法做對比,實驗結(jié)果表明,本文方法在圖像超分辨效果和處理速度上均有一定的優(yōu)勢。
[Abstract]:Because the target of face image captured by surveillance video is small and difficult to identify, image super-resolution processing has become the technology and means to solve the practical application problem of surveillance video image. In this paper, a super-resolution technique for outdoor surveillance video face image is proposed, which uses prior knowledge to set up image training set, and carries out image space transformation, de-noising and other pre-processing operations. The eight-layer convolution neural network is designed and the types and connection modes of each layer are set, the activation function type and the transfer mode function between the layers are set, the parameters are initialized and the network is trained according to the training set. The image output is completed by adjusting the convolution kernel and offset parameters in reverse according to the loss function. After a large number of actual video image monitoring tests, and compared with other existing methods, the experimental results show that this method has some advantages in image super-resolution effect and processing speed.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;中國科學(xué)院電磁空間信息重點實驗室;
【基金】：安徽省科技廳項目(1401b042001)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 宋艷玲;;圖像超分辨重建技術(shù)研究現(xiàn)狀[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2012年09期

2 William F.Gabriel ,洪大光 ,李吉良;譜分析與自適應(yīng)陣列的超分辨技術(shù)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1981年12期

3 劉志文,柯有安;一種基于模型的雷達(dá)超分辨方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1993年12期

4 魏勁松,阮昊,施宏仁,干福熹;一種新的超分辨記錄點的讀出技術(shù)[J];光學(xué)學(xué)報;2003年05期

5 孟婕;丁志華;周琳;;光學(xué)相干層析成像軸向超分辨研究[J];光子學(xué)報;2008年03期

6 劉妍妍;張新;張建萍;;超分辨重建技術(shù)及其研究進(jìn)展[J];中國光學(xué)與應(yīng)用光學(xué);2009年02期

7 韓軍;薛小樂;王星;;光電成像系統(tǒng)超分辨成像技術(shù)方法研究[J];應(yīng)用光學(xué);2011年01期

8 王繼良,段鳳增;最大熵法在高頻雷達(dá)角度超分辨中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1993年10期

9 張鋒,王陽,徐文東,顧冬紅,干福熹;超分辨近場結(jié)構(gòu)技術(shù)及其應(yīng)用[J];光學(xué)技術(shù);2003年05期

10 李金宗,黃建明,李冬冬;基于理想采樣的快速超分辨算法[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2005年06期

相關(guān)會議論文 前10條

1 喬延利;葉松;方黎;洪津;方勇華;荀毓龍;;超分辨空間外差光譜成像技術(shù)[A];第六屆成像光譜技術(shù)與應(yīng)用研討會文集[C];2006年

2 于建強(qiáng);袁景和;方曉紅;;超分辨多功能熒光顯微成像[A];中國化學(xué)會第29屆學(xué)術(shù)年會摘要集——第03分會：分析可視化及交叉學(xué)科新方法[C];2014年

3 李大勇;吳樂南;;特定條件下的圖像超分辨重建快速算法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

4 程曉東;曹軒;何彥;;超分辨等離激元散射光成像研究[A];第十七屆全國光散射學(xué)術(shù)會議摘要文集[C];2013年

5 朱明強(qiáng);張國峰;李沖;龔文亮;嚴(yán)慧;;熒光分子開關(guān)用于超分辨光學(xué)成像[A];中國化學(xué)會第29屆學(xué)術(shù)年會摘要集——第21分會：光化學(xué)[C];2014年

6 鄒華;朱衛(wèi)華;嵇陽;吳建偉;;基于超分辨對衍射光斑的壓縮整形[A];魯豫贛黑蘇五省光學(xué)（激光）學(xué)會2011學(xué)術(shù)年會論文摘要集[C];2011年

7 陳薇;陳丹妮;齊t，

本文編號：2279133