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本发明公开了一种基于可逆网络的单一图像超分辨率方法，属于图像处理领域。所述方法通过引入可逆网络来构建超分辨率模型的网络结构，利用可逆网络的可逆性质实现了高分辨率图像空间和低分辨率图像空间的相互映射，从低分辨率和高分辨率两个方向对超分辨率过程进行优化，解决了其他基于深度学习的超分辨率方法无法有效利用高分辨率和低分辨率图像之间的相互依赖的问题，从而提升了模型进行图像超分辨率的能力。还通过引入奇异值分解初始化1×1可逆卷积层的权重矩阵，提升了1×1可逆卷积层的逆过程的传播速度；采用本申请方法能够有效实现单一图像的超分辨率过程，利用低分辨率图像生成具有良好纹理细节以及视觉效果的超分辨率图像。
