图像超分辨率技术的回顾与展望

摘要：

图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术.近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向.对超分辨率工作进行综述.首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望.

关键词：深度学习、图像超分辨率、有监督学习、无监督学习

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61802305 国家自然科学基金;the Science and Technology Strong Police Project of Ministry of Public Security of China under Grant No. 2016GABJC51 公安部科技强警项目

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共19页

页码：181-199