【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及一种图像超分辨率重建方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、图像超分辨率处理是指将低分辨率图像放大至高分辨率图像的过程。
2、相关技术往往通过sr-lut(super-resolution，look up table，超分辨率-查找表)算法来对图像的超分辨率重建处理。具体的，在sr-lut算法的存表阶段，可以遍历一个预训练的图像超分重建模型的数据处理记录并保存至一个查找表中，以在后续使用该查找表进行图像超分辨率处理；然而，相关技术中的图像超分重建模型所处理的数据量往往是相当巨大的，这使得超分辨率-查找表算法生成的查找表往往需要占用电子设备较大的数据存储空间。
技术实现思路
1、本公开提供一种图像超分辨率重建方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中查找表对电子设备的存储空间占用率较高的问题。本公开的技术方案如下：
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像超分辨率重建方法，包括：
3、获取待超分辨率图像；<...
【技术保护点】
1.一种图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述待超分辨率图像输入预训练的图像超分重建模型，得到所述的超分辨率重建图像，包括：
3.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述待超分辨率图像输入至重构卷积模块，通过所述重构卷积模块将所述待超分辨率图像转换为重构卷积特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述图像超分重建模型还包括点卷积，所述采用所述目标卷积模式对所述重构卷积特征图进行处理，包括：
5...
【技术特征摘要】
1.一种图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述待超分辨率图像输入预训练的图像超分重建模型，得到所述的超分辨率重建图像，包括：
3.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述将所述待超分辨率图像输入至重构卷积模块，通过所述重构卷积模块将所述待超分辨率图像转换为重构卷积特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述图像超分重建模型还包括点卷积，所述采用所述目标卷积模式对所述重构卷积特征图进行处理，包括：
5.根据权利要求3所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，在以所述点卷积为中心的像素块的尺寸为3×3大小。
6.根据权利要求2所述的图像超分辨率重建方法，其特征在于，所述图像超分重建模型还包括与所述旋转卷积核并联的图像边缘提取卷积核，所述将所述重构卷积特征图输入至所述卷积神经网络，通过所述卷积神经网络采用所述目标卷积模式对所述重构卷积特征图进行处理，获得所述待超分辨率图像的超分辨率重建图像，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：丁予康，刘冠都，李马丁，孙明，周超，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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