一种基于标准对比学习的图像超分辨率方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于标准对比学习的图像超分辨率方法和系统，涉及图像处理技术领域，该方法首先对原始真实世界图像进行特征提取，之后根据提取到的特征图像及其对应的空间掩模分别建立正标准损失函数和负标准损失函数，最后将正标准损失和负标准损失进行直接对比学习，并迭代优化初始模型；该方法通过构建标准对比学习的新框架，将正负标准损失直接进行对比学习，而不是传统方法所用的图像块，在恢复图像的视觉效果方面，不仅可以显著提高恢复图像的视觉质量，并且可以用更少的伪影恢复更多的正确细节。