大田油菜花航拍图像由于光照因素、气候影响、硬件条件成本限制等原因,所拍出的图片往往较为模糊,效果不佳.为了解决这一问题,提出一种基于快速卷积神经网络的大田油菜花图像超分辨率重建算法(AFSRCNN),通过基于深度学习的方法,在卷积神经网络图像超分辨率(SRCNN)上进行网络的加深和优化,增加了反卷积层和小感受野卷积核.与传统的双三次插值法和卷积神经网络超分辨率(SRCNN)重建的图像结果相比较,该算法计算所得的图像的平均峰值信噪比(PSNR)分别高1.590 dB和0.335 dB.实验结果表明,将此算法应用到大田油菜图像超分辨率重建问题中,可以得到更丰富的油菜轮廓信息,重建出更加优质的高分辨率图像.
