13、远距离视频中面部图像超分辨率及质量评估

远距离视频中面部图像超分辨率及质量评估

1. 面部图像超分辨率方法

在视频中进行面部图像超分辨率处理有三种主要方法：
- 闭环处理方法 ：该方法将姿态和光照不变跟踪与超分辨率置于闭环系统中。实验表明，利用此闭环系统可实现高质量的超分辨率视频。而且，由于对面部不同区域进行非均匀处理，在一定程度上能应对人脸的非刚性问题。
- 分辨率感知增量自由形式变形（RAIFFD）方法 ：从多个低分辨率（LR）图像重建超分辨率（SR）面部图像时，人脸的特殊特性会带来挑战，尤其是人脸的非刚性问题，因为精确配准是超分辨率的重要步骤。此方法将低分辨率成像模型明确嵌入公式中，以处理非刚性和低分辨率问题。实验结果显示，该SR框架能有效处理人脸复杂的局部变形，生成更好的SR图像。
- 侧面部图像综合处理方法 ：该方法专注于视频中的侧面部图像，是一种综合方法，包括人脸配准、超分辨率处理和人脸归一化，以便在远距离视频中实现人脸识别。

2. 超分辨率图像质量评估的必要性

随着超分辨率方法在如监控等多种应用中的广泛使用，对质量评估指标的需求日益增长。现有的质量评估指标主要通过评估融合图像的质量来比较不同的融合方法，仅考虑了超分辨率图像与输入图像之间传递的信息。而我们提出的综合客观质量评估指标，旨在评估由不同输入图像条件构建的超分辨率图像的质量，既考虑了超分辨率图像与输入图像之间的关系，也考虑了输入图像之间的关系。

3. 图像质量指标

• 现有质量指标 ：在文献中，有几种数学定义的客观图像质量指标，