摘要
本发明公开了一种真实世界噪声图像超分辨率数据集构建方法,包括:基于光学变焦与ISO调节的多噪声强度图像采集,通过SIFT特征匹配与最大化相关系数的单应矩阵配准技术实现像素级对齐,以及针对相机ISP引入的颜色差异进行自适应校正的数据处理流程。本发明的核心创新在于构建了首个真实世界噪声超分辨率数据集,包含不同噪声强度的低分辨率图像及其对齐的干净高分辨率图像,并通过分层裁剪生成大规模训练与测试样本。此外,该数据集有效解决了传统合成退化与真实噪声的域差异问题,为超分辨率的模型训练提供高质量基准,显著提升了真实场景下图像恢复的鲁棒性与细节重建能力。