一种基于双拉普拉斯金字塔卷积神经网络的图像放大方法

摘要

本发明公开了一种基于双拉普拉斯金字塔卷积神经网络的图像放大方法，其中，所述方法包括：获取低分辨率的图像，进行双三次放大处理，获得对应放大倍数的模糊高分辨率图像；将模糊高分辨率图像进行提取特征处理，获得由大到小不同尺度的图像特征；将低分辨率的图像进行提取特征处理，获得由小到大的逐层不同尺度的图像特征；获取所述的由大到小不同尺度的图像特征以及所述的由小到大的逐层不同尺度的图像特征通过重建超分辨率网络进行融合，获得高分辨率的图像。通过实施本发明实施例，能够较为快速的重建出高质量的高分辨率图像，使得通过将低分辨率的图像进行重建图像质量得到提高能够更好的被应用于更多场景。