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摘要
本发明公开一种基于多视差注意力模块组合的超分辨图像重建方法,实现步骤为：1)构建训练样本集；2)构建多视差注意力模块网络；3)对多视差注意力模块网络进行训练；4)得到训练好的多视差注意力模块网络模型；5)获的超分辨重建图像结果。本发明通过构建基于多视差模块组合结构和图像平滑损失函数的立体图像超分辨网络模型,以更加合理和灵活的方式改善了现有的图像超分辨网络模型,不仅有效地提升了超分辨成像质量,相较于现有超分辨重建图像的技术有更好的抗干扰能力和更高的超分辨性能,可以为超分辨重建图像的进一步处理提供更加丰富的细节信息。
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