基于深度学习的图像超分辨率的重建方法、设备及介质

本申请是关于一种基于深度学习的图像超分辨率的重建方法、设备及介质。包括：通过卷积神经网络、生成对抗网络和变分自编码器构建自适应深度学习模型；其中，生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于生成高分辨率图像；向自适应深度学习模型中引入多尺度特征提取模块，以通过不同尺度的卷积核和池化层，提取图像中的多尺度特征信息；根据损失项设计损失函数；基于损失函数对自适应深度学习模型进行迭代训练和优化，以得到训练优化后的自适应深度学习模型；将训练优化后的自适应深度学习模型存储并部署到解码端，以使对低分辨率图像进行重建，得到重建后的高分辨率图像，实现了更加准确、高效的图像超分辨率重建。