本文主要探讨了基于改进的卷积神经网络(CNN)在图像超分辨率重建中的应用。超分辨率重建技术旨在从低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像，这对于许多领域如遥感、医学成像、视频监控等具有重要意义。随着深度学习的发展，尤其是CNN在图像处理领域的广泛应用，这项技术已经取得了显著的进步。
传统的图像超分辨率方法主要包括基于模型、基于边缘梯度和基于示例的三种。尽管基于示例的方法在一段时间内表现优秀，但随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络的出现，单幅图像超分辨率重建的效果得到了大幅提升。
文章提出了一个五层卷积网络模型，用于特征提取和LR到HR图像的端到端映射。这种网络结构允许模型从低分辨率图像中学习高级特征，并直接预测高分辨率图像。为了加速网络训练过程，采用了自适应矩估计(Adam)优化算法，这是一种常用的深度学习优化方法，能够有效提高收敛速度。
在激活函数的选择上，文章中提到将常用的ReLU函数替换为Leaky ReLU。这是因为ReLU在输入为负值时，其导数为0，可能导致神经元死亡，即无法更新参数。Leaky ReLU解决了这个问题，它允许微小的负输入通过，从而避免了神经元的死亡现象，提升了网络的训练效果。
此外，作者还调整了卷积核的大小和数量，以优化网络结构，提高重建质量和效率。实验结果显示，提出的算法在Set5和Set11数据集上与Bicubic、ScSR、SR_NE_ANR、SRCNN等主流方法相比，不仅在重建精度上有显著提升，而且在收敛速度上也表现出色。
总结来说，本文通过改进的CNN架构和优化策略，成功地提高了图像超分辨率重建的性能。这些改进包括使用Adam优化器以加速训练，采用Leaky ReLU激活函数以防止神经元死亡，以及调整卷积核参数以优化网络结构。通过实验验证，这种方法在实际应用中具有很大的潜力，能够满足对高质量图像的需求。对于深度学习和计算机视觉的研究者来说，这一工作提供了有价值的参考，进一步推动了超分辨率重建技术的发展。
