基于多尺度残差的数字图像超分辨率重建算法

针对目前数字图像采集传输过程中因受环境干扰出现低像素的图像，导致图像重建效果较差的问题，提出了基于多尺度残差的数字图像超分辨率重建算法。首先，采用双边滤波算法完成数字图像的去雾处理；其次，分类数字图像的亮度特征信息和色彩信息，采用距离阈值去噪方法分别对其进行去噪处理；并且设置多个尺寸的卷积核，将其引入图像特征提取过程中，获取数字图像特征，对其展开反向投影操作，在残差学习思想的基础上连接升采样和降采样过程提取的特征，实现数字图像超分辨率重建。实验结果表明，所提算法对图像重建的结构相似度高、峰值信噪比(PSNR:Peak Signal-to-Noise Ratio)高、重建效果好。