基于频域卷积的图像超分辨率的轻量化神经网络模型

本发明涉及数字图像处理领域，公开了基于频域卷积的图像超分辨率的轻量化神经网络模型，包括多尺度小波卷积模块、网络模块、特征提取模块。所述多尺度小波卷积模块首先进行逐点卷积以进行通道维度的升维，随后进行小波变换得到频率域特征，包含更多的图像细节信息，随后对低频、水平、垂直、对角频率分量采用不同的卷积核Ki，实现频率域多尺度特征提取。通过设计了一个新型多尺度小波卷积模块，在轻量化通道可分离卷积的基础上结合了小波变换，在频率域精细提出图像特征，根据不同频率的特征采用不同的卷积核处理，以此实现轻量化多尺度特征提取，从而能够达到在增加少量参数和计算量的情况下显著增强网络泛化性能，提高图片的分辨率的效果。