一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统

本发明公开了一种轻量级神经网络的数据处理方法及系统，属于图像重构技术领域。本发明先对模糊图像进行多尺度特征提取，得到最大、中等及最小尺度的高亮和低亮特征图像；接着分别从高亮和低亮特征图像的每个像素点提取纹理系数，并依据这些纹理系数对两类特征图像进行增强处理，得到高亮增强图像和低亮增强图像；然后针对每一尺度的增强图像获取纹理注意力矩阵；最后利用图像重构神经网络处理多尺度的增强图像，并基于对应尺度的纹理注意力矩阵施加注意力，从而得到重构图像。本发明通过多尺度特征提取、纹理系数分析及注意力机制的结合，有效提升了图像重构过程中的纹理还原准确度。