技术特征：
技术总结
本发明中提出的一种基于像素递归超分辨率模型恢复图像的方法，其主要内容包括：统计相关性、超分辨率网络、条件网络、先验网络、恢复图像，其过程为，基于低分辨率输入，通过对高分辨率图像像素的统计相关性的合理建模来表示一个多模态条件分布，使用一种PixelCNN架构来定义在自然图像上的强先验，并使用了一个深度调节卷积网络来联合优化这个先验，最终输出逼真的高分辨率图像。本发明突破了原图细节不足的情况下无法恢复图像的难题，设计了一个端到端训练的像素递归超分辨率模型，提高分辨率的同时生成合理细节，可以实现将低分辨率原图恢复成高分辨率且细节逼真的图像。
技术研发人员：夏春秋
受保护的技术使用者：深圳市唯特视科技有限公司
技术研发日：2017.03.17
技术公布日：2017.07.18