摘要
基于MGD‑DUMRN网络的图像超分辨率重建方法,包括:数据集预处理;构建MGD‑DUMRN网络;训练MGD‑DUMRN网络;保存权重文件;验证MGD‑DUMRN网络;测试MGD‑DUMRN网络;本发明的MGD‑DUMRN网络利用多尺度特征融合和动量梯度下降算法,能够有效地捕获图像中的高频细节,通过逐步迭代优化,能够生成视觉上更清晰、更自然的高分辨率图像,提高图像质量,结合多尺度信息和正则化项,即使在存在噪声或不完美数据的情况下,也能够提供稳健的超分辨率重建结果。与传统的“黑盒”深度学习方法相比,为深度展开网络框架提供了更好的模型可解释性,适应不同的图像内容和条件,减少对计算资源的需求,使得在资源受限的环境中也能进行有效的图像重建,具有更高的泛化能力。
技术关键词
多尺度特征融合
梯度下降算法
网络
特征提取单元
子模块
残差结构
生成特征
深度学习框架
多尺度信息
深度学习方法
正则化参数
处理单元
数据
像素
图像重建
分辨率
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