這篇綜述主要介紹目前深度學習領域超分辨率問題的一些方法。首先介紹了圖像超分辨率問題以及問題的評價標准，之后重點介紹了監督學習領域的幾大關鍵，包括上采樣方法、網絡結構、學習策略、其他優化策略等。並且分析了各種不同方法的優缺點。之后介紹了無監督學習的一些方法，最后給出了一些未來可能的研究方向。 圖像 ...

結果：state-of-the-art 摘要： 近來深度卷積網絡在單圖像超分辨上取得明顯成果。然而隨着網絡的深度和 ...

上面，例如x8倍 摘要： 近來提出的前饋網絡結構學習低分辨輸入的表征和由SR（low-resoluton）至 ...

視頻增強和超分是計算機視覺領域的核心算法之一，目的是恢復降質視頻本身的內容，提高視頻的清晰度。該技術在工業界有着重要的實用意義，並對於早期膠片視頻的質量和清晰度的提升有着重大的意義。 圖像、視頻超分辨研究現狀 根據數據類型分類，目前的超分辨工作分為圖像超分和視頻超分。 圖像超分 圖像超分領 ...

都說超分辨率重建是個病態反問題，什么是病態問題呢？ 病態問題：是指輸出結果對輸入數據非常敏感的數值分析問題. 對一個數值分析問題, 如果輸入數據有微小誤差,引起問題解的相對誤差很大, 那么稱這個問題為病態問題. 一般而言, 病態問題是指條件數很大的數值分析問題. 病態 ...

超分辨率重建技術（Super-Resolution）是指從觀測到的低分辨率圖像重建出相應的高分辨率圖像。SR可分為兩類: 1. 從多張低分辨率圖像重建出高分辨率圖像 2. 從單張低分辨率圖像重建出高分辨率圖像。基於深度學習的SR，主要是基於單張低分辨率的重建方法，即Single ...

基於學習的超分辨率技術最早是由卡耐基一梅隆實驗室的 Baker S在2000年提出的。他們提出一種基於識別先驗 知識的方法,通過算法去學習訓練指定類別,將得到的先驗 知識用於超分辨率。隨后,多倫多大學的 Hertzmann a等提 出了基於多尺度自動回歸的圖像類比算法。麻省理工學院 ...

paper 地址：http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/files/eccv_2014_deepresolution.pdf 圖像超分辨率重建 把一張 低分辨率圖像(low resolution) 通過一定的算法 轉換成 高分辨率圖像(high ...