一种高质量图像重建方法

本发明公开了一种高质量图像重建方法，其先构建卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层、亮度增强模块、饱和度调整模块、偏色校正模块；采集夜视图像数据并进行归一化和降噪处理后分成训练集和测试集，然后采用训练集对所述卷积神经网络模型进行训练，采用均方误差（MSE）作为损失函数；采用测试集对经过训练的卷积神经网络模型进行测试分析，其中采用PSNR（峰值信噪比）和结构相似性（SSIM）来评估恢复后的图像质量，从而得到最优的卷积神经网络模型；应用得到的最优的卷积神经网络模型对CIS图像数据进行高质量图像重建处理得到高质量图像，并传输给显示设备。