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申请/专利权人：重庆市宏业科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于工资代发系统的图像重建方法，包括获取预先训练完成的神经网络，获取已上传图像；特征粗提取模块以已上传图像作为输入，输出粗糙特征图；特征图沿着网络的深度方向传递，各个特征深度提取模块依次对特征图进行特征提取操作；特征整合重建模块以精炼特征图作为输入，经过超分辨率重建后，输出得到新生图像等步骤。在特征深度提取模块中，先将几个卷积核尺寸不同的卷积运算并联设置，然后将卷积后输出的结果拼接并降低通道数量，这样可以去除大量该层级的低频干扰信息；空间修正图AtmS更加突出强化包含大量高频信息的文本图像部分，空间注意力修正模块的定向修正能力更加突出，重建图像质量高。

主权项：1.一种用于工资代发系统的图像重建方法，其特征是：包括以下步骤：S100、获取预先训练完成的重建图像人工神经网络，获取已上传图像，将所述已上传图像输入所述重建图像人工神经网络；其中，所述重建图像人工神经网络包括特征粗提取模块、特征深度再制单元和特征整合重建模块；所述特征粗提取模块是卷积核大小为3*3的卷积运算层，所述特征深度再制单元包括顺次连接的多个特征深度提取模块；S200、所述特征粗提取模块以所述已上传图像作为输入，经过卷积运算后，输出粗糙特征图；S300、将所述粗糙特征图输入所述特征深度再制单元，然后特征图沿着网络的深度方向传递，各个所述特征深度提取模块依次接受自身前方模块输出的特征图作为输入、并依次对特征图进行特征提取操作，直到最后一个所述特征深度提取模块输出得到精炼特征图；S400、所述特征整合重建模块以所述精炼特征图作为输入，经过超分辨率重建后，所述特征整合重建模块输出得到新生图像，所述新生图像的分辨率大于所述已上传图像；所述特征深度提取模块提取特征的过程表示为如下数学模型： Ta2＝Cv4Ta1 Ln+1＝AttsTa2+Ta3×Ta3其中，所述特征深度提取模块是以特征图Ln作为输入，Cv1、Cv2、Cv3、Cv4、Cv5和Cv6均表示对特征图做卷积运算，Cv1和Cv4的卷积核大小均为1*1，Cv2、Cv5和Cv6的卷积核大小均为3*3，Cv3的卷积核大小为5*5，和均代表激活函数ReLU，表示将其中的特征图做拼接操作，Atts表示空间注意力修正模块，×表示元素对应乘积，所述特征深度提取模块是以特征图Ln+1作为输出。

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