图像超分辨率重建模型流程及关键模块

# 图像超分辨率重建模型流程及关键模块
## 输入模块
- 接收低分辨率（LR）图像
  - 噪声处理
  - 预处理步骤
## 特征提取模块
- 从LR图像中提取有用特征
  - 边缘特征
  - 纹理特征
  - 色彩特征
## 密集连接块
- 引入跳跃连接
  - 连接不同层次特征
- 加强特征传递
  - 降低信息损失
- 提高网络表现和效率
  - 加速训练
  - 减少过拟合
## 上采样模块
- 放大低分辨率图像尺寸
  - 双线性插值
  - 反卷积
- 为后续处理做好准备
  - 预处理的特征整合
## 迭代优化单元
- 通过多次优化算法改善图像质量
  - 自适应学习率
  - 梯度下降法
- 增强超分辨率图像的细节和纹理
  - 细节恢复
  - 噪声消除
## 下采样模块
- 减少特征维度
  - 降维技术
  - 特征选择
- 强调重要信息
  - 保留关键信息
## 残差学习
- 学习输入与输出之间的残差
  - 残差块设计
- 增强模型学习能力
  - 提高训练稳定性
  - 加速收敛
## 特征融合模块
- 合并不同层次、来源的特征信息
  - 多通道特征融合
  - 线性和非线性结合
- 有效利用特征
  - 提升特征多样性
## 输出模块
- 生成高分辨率（HR）图像
  - 输出验证
  - 质量评估