1.一种人脸超分辨率的重建方法，其特征在于，所述方法包括：

接收低分辨率人脸图像XL，将所述低分辨率人脸图像XL、预设的低分辨率训练集中的第一人脸样本图像 及高分辨率训练集 中的第二人脸样本图像 划分为相互重叠的图像块，所述第一人脸样本图像 是第二人脸样本图像 通过双三次插值Bicubic下采样四倍的结果，其中，第一人脸样本图像 与第二人脸样本图像 的个数相同；

计算所述第一人脸样本图像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 所述计算所述第一人脸样本图像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 包括：根据公式 计算所述第一人脸样本图

像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 其中，所述 为所述低分辨率训练集 所有第i行j列的图像块中离所述第一人脸样本图像 最近的K幅图像拼接而成的K近邻第一矩阵；所述 为所述高分辨率训练集 所有图像中与所述K近邻第一矩阵 对应的第i行j列的图像块拼接而成的K近邻第二矩阵；所述Am(i,j)为从所述K近邻第一矩阵 到所述K近邻第二矩阵 的映射矩阵；所述λ为正则化参数；所述 表示欧氏平方距离；所述 为所述映射矩阵Am(i,j)的范数；

在所述低分辨率训练集 中查找与所述低分辨率人脸图像中各个位置(i,j)的图像块XL(i,j)距离最近的第一图像块 在所述映射矩阵 中查找所述第一图像块 对应的最优映射矩阵 根据所述最优映射矩阵 合成各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,j)，所述mBest的值利用公式

计算得出；其中，所述 为所述低分辨率训练集 中的第m幅低分辨率人脸样本图像中第i行第j列的图像块；

根据所述各个位置(i,j)的高分辨率人脸图像块XH(i,j)在人脸对应的位置进行拼接融合，获取高分辨率人脸图像并输出；

在拼接融合时，相邻图像块之间重叠部分的像素值，按照以下步骤进行获取：步骤a，初始化一个与高分辨率图像大小一样的图像矩阵D和交叠次数矩阵F；所述矩阵D和矩阵F中的所有元素值均为0；

步骤b，将各个位置的高分辨率图像块按位置叠加到所述图像矩阵D中；

步骤c，交叠次数矩阵F对应位置的所有元素值均加1，表示图像矩阵D对应的像素点所在位置被交叠了一次；

步骤d，重复步骤b和c，直到各个位置的高分辨率图像块合成完毕；

步骤e，将图像矩阵D点除交叠次数矩阵F以获取相邻图像块之间重叠部分的像素值的平均值；

其中，所述M为第一人脸样本图像 及所述第二人脸样本图像 的个数，所述i为所述图像块的行号，所述j为所述图像块的列号，所述mBest为所述第一图像块 在所述低分辨率训练集 中的序号，所述m为样本图像的序号，所述m取值为[1，M]。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述低分辨率人脸图像、预设的低分辨率训练集中的第一人脸样本图像及高分辨率训练集中的第二人脸样本图像进行划分包括：按照从左到右、从上到下进行划分；

当划分图像块至图像边缘，且所述图像剩余尺寸不大于预设的图像块的尺寸时，以所述图像的边缘为基准进行回退划分。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述最优映射矩阵 合成各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,j)包括：利用公式 计算所述各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,

j)。

4.一种人脸超分辨率的重建装置，其特征在于，所述装置包括：

划分模块，所述划分模块用于接收低分辨率人脸图像XL，将所述低分辨率人脸图像XL、预设的低分辨率训练集 中的第一人脸样本图像 及高分辨率训练集 中的第二人脸样本图像 划分为相互重叠的图像块，所述第一人脸样本图像 是第二人脸样本图像 通过双三次插值Bicubic下采样四倍的结果，其中，第一人脸样本图像 与第二人脸样本图像 的个数相同；

计算模块，所述计算模块用于计算所述第一人脸样本图像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 所述计算所述第一人脸样本图像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 包括：根据公式计算所述第一人脸样本图像 中各个位置(i,j)的图像块对应的映射矩阵 其中，所述 为所述低分辨率训练集 所有第i行j列的图像块中离所述第一人脸样本图像 最近的K幅图像拼接而成的K近邻第一矩阵；所述 为所述高分辨率训练集所有图像中与所述K近邻第一矩阵 对应的第i行j列的图像块拼接而成的K近邻第二矩阵；所述Am(i,j)为从所述K近邻第一矩阵 到所述K近邻第二矩阵的映射矩阵；所述λ为正则化参数；所述 表示欧氏平方距离；所述 为所述映射矩阵Am(i,j)的范数；

合成模块，所述合成模块用于在所述低分辨率训练集 中查找与所述低分辨率人脸图像中各个位置(i,j)的图像块XL(i,j)距离最近的第一图像块 在所述映射矩阵 中查找所述第一图像块 对应的最优映射矩阵 根据所述最优映射矩阵 合成各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,j)，所述mBest的值利用公式计算得出；其中，所述 为所述低分辨率训练集中的第m幅低分辨率人脸样本图像中第i行第j列的图像块；

融合模块，所述融合模块用于根据所述各个位置的高分辨率人脸图像模块XH(i,j)在人脸对应的位置进行拼接融合，获取高分辨率人脸图像并输出；在拼接融合时，相邻图像块之间重叠部分的像素值，按照以下步骤进行获取：步骤a，初始化一个与高分辨率图像大小一样的图像矩阵D和交叠次数矩阵F；所述矩阵D和矩阵F中的所有元素值均为0；

步骤b，将各个位置的高分辨率图像块按位置叠加到所述图像矩阵D中；

步骤c，交叠次数矩阵F对应位置的所有元素值均加1，表示该像素点所在位置被交叠了一次；

步骤d，重复步骤b和c，直到各个位置的高分辨率图像块合成完毕；

步骤e，将图像矩阵D点除交叠次数矩阵F以获取相邻图像块之间重叠部分的像素值的平均值；

其中，所述M为第一人脸样本图像 及所述第二人脸样本图像 的个数，所述i为所述图像块的行号，所述j为所述图像块的列号，所述mBest为所述第一图像块 在所述低分辨率训练集 中的序号，所述m为样本图像的序号，所述m取值为[1，M]。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述划分模块将所述低分辨率人脸图像XL、预设的低分辨率训练集 中的第一人脸样本图像 及高分辨率训练集 中的第二人脸样本图像 划分为相互重叠的图像块具体包括：所述划分模块按照从左到右、从上到下进行划分；

当划分图像块至图像边缘，且所述图像剩余尺寸不大于预设的图像块的尺寸时，以所述图像的边缘为基准进行回退划分。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述合成模块具体用于：

利用公式 计算所述各个位置的高分辨率人脸图像块XH(i,

j)。