基于轻量化卷积神经网络的文本图像超分辨率方法和系统

本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的文本图像超分辨率方法和系统，属于图像超分辨率技术领域。使用低质量文本图像‑真值图像对训练一个轻量化卷积神经网络，实现低质量文本图像的超分辨率重建；训练过程中，提取重建得到的高分辨率文本图像及其真值图像的多层次特征图，利用LSTM网络提取多层次特征图中空间分辨率最小的特征图的记忆信息，生成记忆信息的嵌入向量；分别计算重建得到的高分辨率文本图像及其真值图像的多层次特征图之间的各层次误差、以及记忆信息的嵌入向量之间的记忆误差，将各层次误差和记忆误差之间的加权结果作为训练损失。本发明能够在非常低的参数量和运算资源消耗下实现优异的重建效果。