一种基于深度学习的图像超分辨方法

本发明公开了一种基于深度学习的图像超分辨方法，涉及图像处理技术领域，包括对低分辨率图像进行频域去噪，获取无躁低分辨率图像；对无躁低分辨率图像进行位置分析。本发明先是通过频域去噪法去除低分辨率图像的噪声，避免噪声对低分辨率图像在超分辨化时产生影响，提高了超分辨率图像的质量，其次，通过对低分辨率图像的像素值进行定位，当低分辨率图像完成超分辨化后，通过低分辨率图像的像素值对超分辨率图像进行像素验证，最后，当低分辨率图像在超分辨化时出现像素丢失，通过对相同坐标的低分辨率图像的像素值进行调整后，对出现像素丢失位置的坐标进行像素值替换，避免超分辨图像部分区域不协调的情况，提高了超分辨率图像的质量。