基于深度学习的图像超分辨率研究

摘要

图像超分辨率是由低分辨率图像重建生成高分辨率图像的过程,是计算机视觉领域的一个研究热点.近年来,随着图像超分辨率技术理论的不断创新,从传统的插值法、重构法发展到主流的深度学习算法.文中从图像超分辨率的定义出发,梳理了图像超分辨率各个时期的代表性算法,详细介绍了基于卷积神经网络、残差网络与生成对抗网络三个主流的超分辨率模型,并讨论了各个模型的网络结构、学习策略以及损失函数等问题.最后,对图像超分辨率当前的研究情况进行总结.