基于动态权重预测的双三次插值图像超分重建方法

本发明公开了一种基于动态权重预测的双三次插值图像超分重建方法，涉及图像超分辨率技术领域，通过基于动态权重参数调节的改进双三次插值算法对轻量化卷积神经网络进行训练，以得到动态超分辨率模型来实现图像超分的重建；其中，所述动态超分辨率模型是通过建立基于局部对比度的动态权重调节机制来对双三次插值算法进行改进，以得到优化后的预测全局权重矩阵，进而在原低分辨率的边缘区域中增强高对比度方向的贡献，在平坦区域抑制噪声，对纹理区域平衡平滑性与细节保留。本发明提供一种基于动态权重预测的双三次插值图像超分重建方法，将高维像素生成任务转化为低维权重优化问题，显著压缩模型复杂度。