一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法

本申请公开了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法，属于图像信号处理技术领域。包括以下步骤：S1，利用深度学习网络实现对低分辨率输入图像的多维度特征表征；S2，实现跨尺度特征的精准对齐和无损映射，有效解决特征维度不一致和信息失真问题；S3，显式学习低分辨率输入与重建高分辨率图像间的增量映射关系，缓解深度学习网络结构的梯度消失问题；S4，通过对抗训练增强重建图像的自然度与细节保真度；S5，综合像素级重构损失、感知损失和结构相似性损失，有效平衡重建图像的客观指标和主观视觉质量；S6，通过统一的梯度反向传播机制，实现深度学习网络参数的联合优化，最终输出高质量的超分辨率重建图像。