基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨率图像预测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像纹理信息构建损失函数的高分辨率图像预测方法。首先随机初始化SRCNN卷积神经网络的连接权重与偏置，并设置网络参数；将训练数据预处理后获得高、低分辨率图像对训练集；接着将低分辨率图像输入网络框架，得到网络输出的高分辨率图像；然后，采用考虑图像纹理信息的损失函数进行误差计算，如果未达到迭代次数则进行权值修正，最终得到训练好的网络；在测试阶段，输入低分辨率图像至训练好的网络，得到预测的高分辨率图像。本发明构建的损失函数不仅可以度量像素损失，而且还可以度量图像纹理信息损失，克服了SRCNN卷积神经网络超分辨算法的不足，有效实现了SRCNN算法性能的进一步提升。