基于Transfomer的图像超分辨率模型构建方法与图像超分辨率方法

本发明公开一种基于Transfomer的图像超分辨率模型构建方法，包括：从公开数据库中获取低分辨率图像和参考图像，并对参考图像进行采样，以低分辨率图像、参考图像和采样后的参考图像构建训练数据集；构建包括纹理特征提取层、相对位置编码层、相关性嵌入层和并行循环嵌入层的初始学习框架，以低分辨率图像、参考图像和采样后的参考图像作为初始学习框架的输入，输出高分辨率图像；根据训练数据集对初始学习框架进行训练，并设计损失函数对模型参数进行修正，获得训练完成的图像超分辨率模型。本发明提升了对于细节纹理的提取能力，降低了局部的失真度，更好地建立了低分辨率和高分辨率的联系，提升了模型的复原效果以及泛化能力。