基于随机退化的多尺度密集连接超分辨率重建方法

本申请提供基于随机退化的多尺度密集连接超分辨率重建方法，方法主要包括多重随机退化模型和图像超分辨率重建网络两部分。多重随机退化模型对高分辨率图像进行多次参数随机、顺序随机的退化操作，进而获得低分辨率图像来组成训练数据集。图像超分辨率重建网络由浅层特征提取模块、多尺度特征提取模块、深层特征提取模块和上采样模块组成，并使用经过多重随机退化模型预处理得到的数据集进行训练，以此来提高网络在真实场景下的重建性能。同时，引入鉴别器让模型在对抗学习中得以优化。此发明提高了图像超分辨率重建算法在真实场景下的重建效果，具有良好的实用价值。