一种基于深度卷积稀疏编码的图像超分辨率重建方法

摘要

本发明属于图像超分辨率重构技术领域，公开了一种基于深度卷积稀疏编码的图像超分辨率重建方法，将关于多层卷积稀疏编码模型ML‑CSC的多层学习迭代软阈值算法ML‑LISTA嵌入到深度卷积神经网络DCNN中，利用DCNN的学习能力自适应更新ML‑LISTA中的所有参数，构建了可解释的图像超分辨率重构的端到端监督神经网络SRMCSC；引入残差学习，利用ML‑LISTA算法提取残差特征，将残差与输入图像结合重构高分辨率图像，加快训练速度和收敛速度。本发明提供的SRMCSC网络结构紧凑，具有良好的解释性，能够提供具有视觉吸引力的结果，为超分辨率重构提供一种实用的解决方案。