摘要
基于MGD‑DUMRN网络的图像超分辨率重建方法，包括：数据集预处理；构建MGD‑DUMRN网络；训练MGD‑DUMRN网络；保存权重文件；验证MGD‑DUMRN网络；测试MGD‑DUMRN网络；本发明的MGD‑DUMRN网络利用多尺度特征融合和动量梯度下降算法，能够有效地捕获图像中的高频细节，通过逐步迭代优化，能够生成视觉上更清晰、更自然的高分辨率图像，提高图像质量，结合多尺度信息和正则化项，即使在存在噪声或不完美数据的情况下，也能够提供稳健的超分辨率重建结果。与传统的“黑盒”深度学习方法相比，为深度展开网络框架提供了更好的模型可解释性，适应不同的图像内容和条件，减少对计算资源的需求，使得在资源受限的环境中也能进行有效的图像重建，具有更高的泛化能力。
