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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种基于循环递归超分辨率网络的路面纹理重构方法。该方法包括以下步骤：获取不同缩放级别的分辨率路面纹理数据；配对具有两倍分辨率级差的同种路面纹理，获取两倍分辨率级差数据对；构建超分辨率网络，初始化并优化超分辨率网络参数；利用优化参数后的超分辨率网络，将不同缩放级别的分辨率路面纹理数据逐级重构到初始分辨率纹理数据，并利用图像质量指标与纹理参数指标获取超分辨率网络的重构质量评价结果。本发明能在保持良好平均纹理深度相对误差的情况下，最高可实现低分辨率纹理的16倍超分重构，进而满足对单通道路面纹理进行单向超分辨率和逐级超分辨率重构的需求。

主权项：1.一种基于循环递归超分辨率网络的路面纹理重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取初始分辨率路面纹理数据，依次对初始分辨率路面纹理数据进行归一化处理和单向多级降采样处理，获取不同缩放级别的分辨率路面纹理数据；对归一化处理后的初始分辨率路面纹理数据集进行单向多级降采样处理，获取不同缩放级别的分辨率路面纹理数据，具体为：根据归一化处理后的初始分辨率路面纹理数据集，对每一幅初始分辨率路面纹理数据按照不同的缩放因子进行降采样，降采样缩放因子分别为12、14、18、116，以获取4组不同缩放级别的分辨率路面纹理数据；S2、根据步骤S1中不同缩放级别的分辨率路面纹理数据，配对具有两倍分辨率级差的同种路面纹理，获取两倍分辨率级差数据对；S3、构建超分辨率网络，初始化超分辨率网络参数，按升序依次将步骤S2中的两倍分辨率级差数据对以循环递归法训练超分辨率网络，获取优化参数后的超分辨率网络；按升序依次将步骤S2中的两倍分辨率级差数据对以循环递归法训练超分辨率网络，具体过程为：先将两倍分辨率级差数据对中的116级别分辨率纹理数据作为输入，经超分辨率网络输出为18级别的超分辨率纹理数据，与两倍分辨率级差数据对中的18级别分辨率纹理数据作损失函数计算，并根据优化器反传梯度更新超分辨率网络参数；再将两倍分辨率级差数据对中的18级别分辨率纹理数据作为输入，经超分辨率网络输出为14级别的超分辨率纹理数据，与两倍分辨率级差数据对中的14级别分辨率纹理数据作损失函数计算，并根据优化器反传梯度更新超分辨率网络参数；再将两倍分辨率级差数据对中的14级别分辨率纹理数据作为输入，经超分辨率网络输出为12级别的超分辨率纹理数据，与两倍分辨率级差数据对中的12级别分辨率纹理数据作损失函数计算，并根据优化器反传梯度更新超分辨率网络参数；最后将两倍分辨率级差数据对中的12级别分辨率纹理数据作为输入，经超分辨率网络输出为初始超分辨率纹理数据，与两倍分辨率级差数据对中的初始分辨率路面纹理数据作损失函数计算，并根据优化器反传梯度更新超分辨率网络参数；S4、利用步骤S3中优化参数后的超分辨率网络，将不同缩放级别的分辨率路面纹理数据逐级重构到初始分辨率纹理数据，并利用图像质量指标与纹理参数指标获取超分辨率网络的重构质量评价结果。

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