一种基于深度学习的贴图超分辨率重建方法

本发明涉及一种基于深度学习的贴图超分辨率重建方法，步骤如下：S1：将低分辨率的游戏贴图输入深度学习模型，通过头部卷积层进行特征提取，通过STCB获取图像的局部特征和全局特征；S2：计算特征之间的相似性，采用自注意力机制理解图像内容并进行特征融合；同时，在特征提取完成后，通过上采样模块逐步恢复图像的空间尺寸，同时融合不同尺度的特征信息；S3：通过输出层的卷积操作，将高维特征映射回原始的图像通道数，生成高分辨率图像；S4：对生成的高分辨率图像进行裁剪；S5：对低分辨率的游戏贴图进行预处理和传统图像处理；S6：结合裁剪的图像、预处理和传统图像处理，输出图像。本发明减少了手动图像处理的工作量，提高了游戏开发效率。