[发明专利]一种图像超分辨率重建方法及系统

权利要求书

1.一种图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：

获取一张或多张第一分辨率图像，提取其浅层信息；

基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；

将每张第一分辨率图像及其多个不同层级粒度和分辨率的特征，输入到训练完成的重建网络中，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。

2.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征包括：

构建深层特征提取模块，所述深层特征提取模块包括多个组－信息蒸馏模块、多个密集快捷连接；

多个组－信息蒸馏模块分别对提取到的浅层信息进行信息蒸馏，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；

每两个组－信息蒸馏模块之间通过密集快捷连接，构成一个组－信息蒸馏残差组模块；多个组－信息蒸馏残差组模块，用于学习所述多个不同层细粒度和分辨率的特征。

3.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述多个每组－信息蒸馏模块对提取到的浅层信息进行信息蒸馏包括：

构建多个级联的分组可分离卷积残差块，每组可分离卷积残差块的输出作为下一组可分离卷积残差块的输入；

融合所有可分离卷积残差块的输出特征图；

对融合后的输出特征图进行压缩和加权相乘，得到加权的输出特征图。

4.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述重建网络包括非对称残差模块和上采样重建模块，

所述非对称残差模块，用于根据输入特征图的不同空间尺寸和通道数，建立多个分支采样路径，并根据其和softmax操作，得到包含全局信息的特征图；

所述上采样重建模块，用于将所述全局信息的特征图进行上采样，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。

5.根据权利要求4所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述上采样重建模块通过将扩大的全局信息的特征图的通道数，并对扩大后的特征图进行周期排列，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述重建网络通过复合损失函数进行训练，

所述复合损失函数包括重建损失函数和高频损失函数，

所述重建损失函数通过L1损失定义，所述高频损失函数通过高频提取算法定义。

7.一种图像超分辨率重建系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取一张或多张第一分辨率图像，提取其浅层信息；

蒸馏模块，用于基于信息蒸馏方法，对提取到的浅层信息进行深层提取，得到每张第一分辨率图像的多个不同层级粒度和分辨率的特征；

重建模块，用于将每张第一分辨率图像及其多个不同层级粒度和分辨率的特征，输入到训练完成的重建网络中，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。

8.根据权利要求7所述的图像超分辨率重建系统，其特征在于，所述重建模块包括非对称残差模块和上采样重建模块，

所述非对称残差模块，用于根据输入特征图的不同空间尺寸和通道数，建立多个分支采样路径，并根据其和softmax操作，得到包含全局信息的特征图；

所述上采样重建模块，用于将所述全局信息的特征图进行上采样，得到高于第一分辨率的第二分辨率图像。

9.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的图像超分辨率重建方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的图像超分辨率重建方法。