一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法

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，包括如下步骤：S1、采集低分辨率图像，并进行预处理；S2、采用稀疏卷积神经网络提取特征图；S3、将特征图输入至改进的可逆生成对抗网络，通过生成器和判别器的对抗训练，并在判别器中引入自注意力机制，生成初步图像；S4、将初步图像通过改进的可逆生成对抗网络的可逆卷积层映射回潜在空间，再通过潜在空间的特征向量优化生成图像，生成超分辨率图像；S5、对生成的超分辨率图像进行后处理。本发明结合稀疏卷积神经网络和改进的可逆生成对抗网络，优化图像超分辨率重建，具备细节恢复精准、图像质量提升和计算效率高的优点。