一种基于分数阶微分方程的图像超分辨率方法

摘要

本发明公开了一种基于分数阶微分方程的图像超分辨率方法，首先，将深度神经网络的变换看做分数阶动力学系统，基于系统解决方案自动构建两个相互依赖的密集连接模块；其次，借助两个模块各自的功能，即控制系统迭代预测下一个状态的预测模块进行粗重建，以及迭代细化预测状态以提高预测精度的校正模块进行细重建，完成神经分数阶微分方程网络模型的结构设计，重建超分辨率图像；然后，迭代两个密集连接的模块的循环结构，具有内存效率并且可用于低功耗实际应用；最后，通过分析分数阶微分方程的解决方案的存在性和唯一性，从理论上保证了超分辨率神经分数阶微分方程网络模型的可行性，获得细节更加生动的图像超分辨结果。