[发明专利]图像重构方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像重构方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对初始待重构图像进行多方向递归算法处理得到目标图像，并将目标图像输入图像重构模型中的注意力模型得到注意力权重图，进而将初始待重构图像输入图像重构模型中的特征提取模型得到目标特征图，从而根据目标特征图和注意力权重图，得到重构图像，其中，重构图像的分辨率大于初始待重构图像的分辨率。采用本方法能够不但能够重构出更高分辨率的图像，而且能够保证重构出的更高分辨率的图像的质量。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种图像重构方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

单幅图像超分辨率重构是指将给定的低分辨率图像经过特定的算法恢复成相应高分辨率图像，即从给定的低分辨率图像中重构出高分辨率图像的过程。

由于图像的分辨率越高，其提供的图像信息越丰富，因此，单幅图像超分辨率重构便于后续的计算机视觉处理任务以及决策的制定，并广泛应用于图像增强、视频监督、人脸识别等领域。

故而，单幅图像超分辨率的重构是本领域人员的重点研究内容。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种不但能够重构出更高分辨率的图像，而且能够保证重构出的更高分辨率的图像的质量的图像重构方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种图像重构方法。所述方法包括：

对初始待重构图像进行多方向递归算法处理得到目标图像；

将该目标图像输入图像重构模型中的注意力模型得到注意力权重图；

将该初始待重构图像输入该图像重构模型中的特征提取模型得到目标特征图；

根据该目标特征图和该注意力权重图，得到重构图像，其中，该重构图像的分辨率大于该初始待重构图像的分辨率。

第二方面，本申请还提供了一种图像重构装置。所述装置包括：

处理模块，用于对初始待重构图像进行多方向递归算法处理得到目标图像；

获得模块，用于将该目标图像输入图像重构模型中的注意力模型得到注意力权重图；

特征提取模块，用于将该初始待重构图像输入该图像重构模型中的特征提取模型得到目标特征图；

重构模块，用于根据该目标特征图和该注意力权重图，得到重构图像，其中，该重构图像的分辨率大于该初始待重构图像的分辨率。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法的步骤。