一种结合自监督学习与生成对抗网络的小样本图像超分辨率重建方法

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种结合自监督学习与生成对抗网络的小样本图像超分辨率重建方法。通过引入自监督学习机制，本发明能够有效利用无标注数据，从而提高模型在小样本条件下的表现，减少对标注数据的需求。在此基础上，本发明还通过创新性的生成器和判别器架构设计，提升了图像重建的质量和细节恢复能力。通过这些技术创新，本发明不仅突破了传统方法在小样本环境下的局限性，还实现了更高效、更准确的图像超分辨率重建，为实际应用中的数据稀缺场景提供了切实可行的解决方案。