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本发明公开了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法，其包括以下步骤：S1、获取低分辨率灰度图像作为输入；S2、将经过卷积处理后的低分辨率灰度图像特征图降维映射为图结构，并采用图卷积运算对特征信息进行全局融合，然后重新映射为新特征图；S3、采用一种对RCAN中的RIR结构进行改造的残差‑残差结构，对步骤S2中的新特征图进一步特征提取；S4、对步骤S3中特征提取后的特征图进行预定尺度的上采样输出，获得高分辨率图像。本发明改造后的神经网络具有结构轻量且能够充分融合浅层特征图的大量高频细节的优点。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117830094A
(43)申请公布日2024.04.05
(21)申请号202311633155.4G06V10/80(2022.01)
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