磁共振成像是一种非侵入式的活体成像技术,拥有对比度高、无辐射等优点。清晰的图像可为临床诊断提供依据。在实际扫描过程中,患者移动、设备噪声等因素会导致图像质量下降。超分辨率重建技术可在不改变硬件设备的条件下提高图像质量,拥有成本低、重建质量高的优点,在医学图像重建领域有着重要的应用与研究价值。本文针对现有超分辨率重建算法的不足展开如下工作:1)为解决重建图像纹理不够清晰、不真实的问题,本文将纹理迁移机制引入到图像超分辨率重建算法,形成了基于参考图像的图像超分辨率算法。使用VGG19网络进行特征提取,根据特征相似度进行特征交换;利用残差网络将低分辨率图像与参考图像的相似纹理迁移到重建图像,丰富图像的纹理信息。实验结果表明,低分辨率图像与参考图像纹理越相近,重建图像的质量越高;即使在低分辨率图像与参考图像的纹理存在差距的情况下,重建图像的质量仍优于传统算法。2)为解决传统算法中特征提取不够完善的问题,本文将反馈机制应用于图像超分辨率重建算法,形成了基于反馈机制的图像超分辨率算法。利用密集跳跃连接构造的信息细化模块将图像的高阶信息进行反馈、细化图像的低阶信息,使网络更好地提取高层特征。通过高层特征与底层特征的融合,重建高质量图像。实验结果表明,与传统算法相比,采用基于反馈机制的图像超分辨率重建算法重建的图像具有与原始高分辨率图像更相近的细节信息,且不增加错误的信息。通过研究发现,在能够获得与低分辨率图像纹理相似的参考图像时,采用基于参考图像的超分辨率算法可得到纹理细节更加真实的重建图像;在无法获得纹理相似的参考图像的情况下,可通过采用基于反馈机制的图像超分辨率算法重建高质量图像。