[发明专利]一种能够估计结果置信度的超分辨率重建方法

权利要求书

1.一种能够估计结果置信度的超分辨率重建方法，其特征在于，包括：

获取目标低分辨率图像；

将所述目标低分辨率图像输入至最终超分辨率网络模型中，输出所述目标最终高分辨率图像和对应的不确定性显著图。

2.如权利要求1所述的一种能够估计结果置信度的超分辨率重建方法，其特征在于，所述最终超分辨率网络模型由下述步骤训练生成，包括：

获取低分辨率图像，并设置模型的超分辨率尺度参数，用于计算重建图像的大小；

根据所述超分辨率尺度参数，构建超分辨率网络；

将所述低分辨率图像输入至所述超分辨率网络中，输出高分辨率图像和对应的不确定性显著图；

将所述低分辨率图像、高分辨率图像和对应的不确定性显著图带入修正后的平方误差损失函数中进行训练，获得最终超分辨率网络模型。

3.如权利要求2所述的一种能够估计结果置信度的超分辨率重建方法，其特征在于，所述超分辨率网络表示为：

u(I_x),σ²(I_x)＝f_θ(I_x)

其中，I_x表示为低分辨率图像；u(I_x)表示低分辨率图像通过深度神经网络后的重建结果，即高分辨率图像；σ²(I_x)表示通过神经网络对重建结果的自适应的不确定性估计值；f_θ(·)表示为深度神经网络。

4.如权利要求2所述的一种能够估计结果置信度的超分辨率重建方法，其特征在于，所述修正后的平方误差损失函数表示为：

其中，L'_MSE表示修正结果；I_x表示为低分辨率图像；I_y表示为高分辨率图像的真值；f_θ(·)表示为深度神经网络；u(I_x)表示高分辨率图像；σ²(I_x)表示对高分辨率图像的不确定性估计值。