一种基于多尺度特征提取融合的监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法

摘要

本发明公开一种基于多尺度特征提取融合的监督卷积神经网络的图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：图像预处理、图像特征提取和图像重建，在图像特征提取步骤中，采用了多个MSB模块，图像在MSB模块中，采用含有不同大小卷积核的卷积层分别进行特征提取，再采用密集连接的方式进行特征重复学习，在模型中设计了监督层误差函数，用以辅助和修正模型的重建误差。本发明实现了对提取的特征图在不同尺度上处理，增强了模型的适应性；实现了信息的多通道传播，加快了收敛速度，缓解了梯度消失现象；添加辅助监督误差函数，增强了梯度的反向传播，提供额外的正则化，有效地解决了传统算法中存在的梯度消失问题，提高了算法的精度。