[发明专利]一种图像超分辨率方法、装置、终端设备和存储介质

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，提出一种图像超分辨率方法、装置、终端设备及计算机存储介质。本申请先从待处理图像中提取图像特征，然后将图像特征输入纹理特征提取模块以提取图像的纹理特征，接着采用多个卷积层对纹理特征进行处理得到图像的结构特征，再把图像的纹理特征和结构特征相融合，最后恢复到上采样图像中，从而获得相应的超分辨率图像。与传统的图像超分辨率方法相比，本申请通过融合图像的纹理特征和结构特征，能够获得更丰富的图像细节，从而提高图像超分辨率的效果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像超分辨率方法、装置、终端设备和存储介质。

背景技术

图像的超分辨率是指通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，以获得更多的图像细节。传统的图像超分辨率方法主要采用图像插值或者重构的方法，该方法运算速度较快，然而由于不具备参数学习的机制，不具备自适应性，重建的图像效果往往带有锯齿，伪影等不良效果。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种图像超分辨率方法、装置、终端设备和存储介质，能够提高图像超分辨率的效果。

本申请实施例的第一方面提供了一种图像超分辨率方法，包括：

获取待处理图像；

提取所述待处理图像的初始图像特征；

将所述初始图像特征输入预先构建的纹理特征提取模块，得到所述待处理图像的纹理特征；

采用多个卷积层对所述纹理特征进行处理，得到所述待处理图像的结构特征；

将所述纹理特征和所述结构特征融合，得到目标图像特征；

根据所述目标图像特征构建第一超分辨率图像；

将所述第一超分辨率图像和第二超分辨率图像叠加，得到所述待处理图像的超分辨率图像，所述第二超分辨率图像为所述待处理图像经过插值处理后获得的图像。

本申请先从待处理图像中提取图像特征，然后将图像特征输入纹理特征提取模块以提取图像的纹理特征，接着采用多个卷积层对纹理特征进行处理得到图像的结构特征，再把图像的纹理特征和结构特征相融合，最后恢复到上采样图像中，从而获得相应的超分辨率图像。与传统的图像超分辨率方法相比，本申请通过融合图像的纹理特征和结构特征，能够获得更丰富的图像细节，从而提高图像超分辨率的效果。

在本申请的一个实施例中，提取所述待处理图像的初始图像特征，可以包括：

将所述待处理图像输入1*1卷积核的卷积层，得到第一图像特征；

采用预设的激活函数对所述第一图像特征进行处理，得到第二图像特征；

采用预设尺寸卷积核的分组卷积层对所述第二图像特征进行处理，得到第三图像特征；

采用1*1卷积核的分组卷积层对所述第三图像特征进行处理，得到第四图像特征；

将所述第一图像特征和所述第四图像特征叠加，得到所述待处理图像的初始图像特征。

将低分辨率图像作为输入，经过卷积核大小为1*1的卷积层，能够得到维度更高的图像特征；然后，采用预设的激活函数对该图像特征进行处理，激活函数是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端；接着，将经激活函数处理后得到的多维图像特征，再输入预设尺寸卷积核的一个分组卷积层，进行多维图像特征的分组卷积处理；然后，将卷积处理后的图像特征输入1*1卷积核的分组卷积层，以将图像特征的维度继续提升；最后，采用获取残差图像进行特征叠加的方式，得到最终提取到的图像特征。

进一步的，采用1*1卷积核的分组卷积层对所述第三图像特征进行处理，得到第四图像特征，可以包括：