[发明专利]基于深度学习的图像超分辨率重建

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法。具体步骤为：(1)图像的超分辨率重构。利用卷积神经网络(CNN)，从大量的训练数据中学习，得到低清晰度图片与高清晰度图片中的映射关系模型，使用映射关系模型，对测试集中图像进行基于CNN的超分辨率重构处理。(2)完成步骤(1)后，得到重构后的图像，再使用其作为低清晰度图像，采用Keras深度学习框架来定义生成器网络和判别器网络并且以VGG19预训练模型进行特征提取来构建SRGAN模型，最后对测试集中图像进行基于SRGAN的超分辨率重构处理。(3)完成步骤(2)即可实现基于深度学习的图像超分辨率重建。本发明方法使用方便、响应速度快、测量精度高、结构简单，并提高了现场检测速度。