1.超分辨率图像的重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，第一层为输入层，输入一个低分辨图像DL；

步骤2，第二至第六层为卷积层，低分辨率的图像经过卷积层的卷积运算获得一系列的特征图，这些特征图经过非线性映射成为高分辨率的图像块；

步骤3，第七层为反卷积层，经过反卷积层的反卷积运算进一步提高图像块的分辨率；

步骤4，最终由第八层输出重建的高分辨率的图像DH。

2.根据权利要求1所述的超分辨率图像的重建方法，其特征在于，步骤2所述的卷积运算，卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，具有局部连接和权值共享特征，卷积运算可由下面公式来表示:Fi＝σ(Wc(i)*Fi-1+bi),(1)

式中：Fi代表第i个卷积层的输出，Fi-1代表第i-1个卷积层的输出，上一层的输出作为下一层的输入，Wc(i)代表第i个卷积层的权重；卷积权重对应的是一个数量为n、大小为fxf的滤波器组，n和f的值需要具体进行设置，*代表卷积操作，bi代表第i层的偏置；其中，偏置的维数始终与该层卷积核的数量保持一致，σ代表激活函数，卷积操作可以很好的提取特征，通过BP的误差反向传播，可以根据不同任务，得到对于这个任务最好的一个参数，学习出相对于这个任务最好的卷积核；对于每个卷积层需要设置的几个参数为:卷积核的大小、卷积核的数目(Number)、卷积操作的步长(stride)以及零填充(Pad) 的大小。

3.根据权利要求1所述的超分辨率图像的重建方法，其特征在于，步骤3所述的反卷积运算，过一个反卷积层实现了最终的重建过程，反卷积层在这里相当于上采样操作，通过调整反卷积层的步长来实现对采样因子的调整，采用相对较大的卷积核提升重建质量，该过程可以由下面公式来表示:F＝σ(Wd·F5+B),(2)

其中F代表反卷积层的输出，Wd代表反卷积层的权重参数，·代表反卷积操作，F6代表最后一个卷积层的输出，B代表偏置，步长根据网络采样因子的大小进行相应的调整且始终大于1，若输入反卷积层的图像大小为I，反卷积层参数为:核的大小RxR、步长s，填充大小为p，经过反卷积之后的输出图像的大小为:o＝s(I-1)+R-2p，(4)。

4.用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，包括有网络训练服务器(1)，网络训练服务器(1)便携图像采集电路(2)的网络结构参数存储单元(3)相连；网络结构参数存储单元(3)通过网络结构参数导入控制单元(4)与超分辨率芯片(5)的主存储器(6)相连；主存储器(6)的数据输入端与CMOS摄像头(7)相连。

5.根据权利要求4所述的用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的便携图像采集电路(2)包括有超分辨率芯片(5)；超分辨率芯片(5)包括主存储器(6)，主存储器(6)的输出端与CPU8相连；主存储器(6)的输出端与取数控制单元(9) 相连；主存储器(6)的输入端与写数控制单元(10)相连；CPU(8)的输出端分别与配置寄存器一(11)、配置寄存器二(12)、配置寄存器三(13)、配置寄存器四(14)、配置寄存器五(15)、配置寄存器六(16)相连；配置寄存器一(11)通过通路选择器一与取数控制单元(9)的输入输出端端相连；取数控制单元(9)依次与卷积运算单元(17)、激活运算单元(18)、反卷积运算单元(19)、池化运算单元(20)、写数控制单元(10)相连；配置寄存器二(12)通过通路选择器二与卷积运算单元(17)相连；配置寄存器三(13)通过通路选择器三与激活运算单元(18)相连；配置寄存器四(14)通过通路选择器四与反卷积运算单元(19)；配置寄存器五(15)通过通路选择器五与池化运算单元(20)相连；配置寄存器六(16)通过通路选择器六与写数控制单元(10)相连。

6.根据权利要求4所述的用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的配置寄存器一(11)、配置寄存器二(12)、配置寄存器三(13)、配置寄存器四(14)、配置寄存器五(15)、配置寄存器六(16)结构相同；配置寄存器一(11)由配置寄存器A和配置寄存器B组成。

7.根据权利要求4所述的用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的卷积运算单元(17)、激活运算单元(18)、反卷积运算单元(19)、池化运算单元(20)的两端并联一个结构相同的直通单元(21)。

8.根据权利要求4所述的用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的网络训练服务器负责根据学习样本对网络结构参数进行训练,并将训练产生的网络结构参数存储于网络结构参数存储单元；

所述的网络结构参数存储单元负责存储训练好的网络结构参数,包括每一层网络的权值(weight)长度,宽度,通道数,以及每个权重的值；

所述的网络结构参数导入控制单元负责将训练好的网络结构参数存入主存储器；

所述的CMOS摄像头负责对组织样本22进行图像采集,并将采集得到的图像送往主存储器进行存储。

9.根据权利要求5所述的用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的超分辨率芯片.负责完成超分辨率图像重建,并将重建图像存储于主存储器中；

所述的CPU负责对整个超分辨率芯片的电路进行读取和控制。

所述的主存储器负责存储神经网络每层所需的特征数据和卷积核数据；

所述的取数控制单元负责根据配置寄存器信息对存储器进行数据读取操作,并把读取数据送往卷积乘加运算单元；

所述的卷积乘加运算单元负责进行神经网络的卷积运算,并将运算结果送往激活运算单元；

所述的激活运算单元负责进行神经网络的激活函数运算,并将运算结果送往反卷积运算单元；

所述的反卷积运算单元负责进行反卷积运算,并将结果送往池化运算单元；

所述的池化运算单元负责进行神经网络的池化运算,并将池化运算结果送往写数控制单元。

10.根据权利要求5所述的一种用于超分辨率图像重建方法的专用加速电路，其特征在于，所述的取数控制单元、卷积乘加运算单元、激活运算单元、反卷积运算单元、池化运算单元、写数控制单元都有A、B两组配置寄存器和一个通路选择器；

所述的取数控制单元、卷积乘加运算单元、激活运算单元、反卷积运算单元、池化运算单元都有一个直通单元,直通单元负责根据配置将数据流跳过对应模块直接到达下一个运算模块。