一种基于深度学习迭代上下采样的图像超分辨率重建方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习迭代上‑下采样的图像超分辨率重建方法，方法包括：准备原始高分辨率图像，对原始高分辨率图像进行双三次插值得到低分辨率图像，将低分辨图像输入到构建好的神经网络中，先提取低分辨率图像特征，然后通过多个反向投影层的上‑下采样模块逐层提取高分辨率图像特征，以能够更多的挖掘低分辨率图像和高分辨率图像之间的相互依赖关系，神经网络中的卷积均采用空洞卷积来增加感受野，提升网络对特征信息的敏感性，并引入稠密连接减少经过中间层传递导致信息的丢失，能够更好的利用低层特征信息，提高了图像重建的性能。