基于近端梯度下降的轻量型图像盲超分重建方法

本发明公开一种基于近端梯度下降的轻量型图像盲超分重建方法，步骤包括：获取高分辨率图像数据集，构建训练集和测试集，进行图像预处理；将图像盲超分重建问题分解为退化估计与图像重建，并构建模糊核更新模块和高分辨率特征图更新模块，模糊核更新模块通过联合低分辨率特征图与交替优化过程中优化的高分辨率特征图更新模糊核，高分辨率特征图更新模块通过近端梯度下降法，利用模糊核辅助图像重建；基于各迭代阶段更新的模糊核与真实模糊核间的L1损失，以及超分图像与原始高分辨率图像间的L1损失构建总损失；基于总损失进行模型训练，基于测试集测试模型，输出重建的超分辨率图像。本发明能以较少的模型参数量实现高质量的图像盲超分重建。