基于级联收缩扩张的深度残差网络图像超分辨率重建方法

摘要

本发明公开了一种基于级联收缩扩张的深度残差网络图像超分辨率重建方法，包括：首先获取低分辨率观测图像序列，对所述序列中任意一幅图像进行双三次差值运算，得到高分辨率图像的初始估值；然后基于级联收缩扩张的深度残差神经网络，对初始估值图像进行深度残差神经网路训练，将训练好的特征图与初始估值图像相加，恢复出低分辨率图像对应的高分辨率图像。本发明有效解决了现有技术中网络结构冗余、训练复杂、图像重建细节不足的问题，实现超分辨率图像更好的细节恢复，而且算法简单，运行速度快，实用性强。