图像超分辨率重建技术研究综述

刘郭琦 刘进锋

摘要：图像超分辨率重建技术一直是计算机视觉中一个十分受重视和关注的热点问题，在医疗、遥感、监控等领域都有着十分重要的研究价值。近年来，伴随着深度学习技术的蓬勃发展，图像超分辨率重建技术被广泛开始应用于更多计算机视觉的相关领域。本文首先梳理了图像超分辨率重建的发展与现状，然后对比总结了基于传统技术与基于深度学习技术的相同点与不同点。最后讨论了目前图像超分辨率重建技术所面临的潜在问题，并对未来的发展方向做出了全新的展望。

关键词：深度学习;热点问题;图像超分辨率重建技术;传统技术;计算机视觉

中图分类号：TP18      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）15-0014-03

Abstract：Image super-resolution reconstruction technology has always been a hot issue that has received great attention and attention in computer vision. It has very important research value in medical， remote sensing， surveillance and other fields. In recent years， with the vigorous development of deep learning technology， image super-resolution reconstruction technology has been widely used in more computer vision related fields. This article first combs the development and current situation of image super-resolution reconstruction， and then compares and summarizes the similarities and differences between traditional technology and deep learning technology. Finally， the potential problems faced by the current image super-resolution reconstruction technology are discussed，and made a new outlook for the future development direction.

Key words： Deep Learning; Hot issue; Image super-resolution reconstruction technology; Traditional technology;Computer vision

0引言

图像超分辨率重建技术是一种由低分辨率图像经过处理恢复为高分辨率图像的过程，该重建技术已经运用在很多领域。例如在医疗领域、遥感领域、监控领域和图像压缩领域等。超分辨率图像重建技术一直是计算机视觉领域的热点问题，它发挥的作用也越来越重要。

图像超分辨率重建技术可分为基于传统的和基于深度学习的两种方法。基于传统的方法主要包括迭代反投影法、凸集投影法和插值法等。该类算法操作便捷，重建速度较快，但是由于引入的先验知识十分有限，会在重建后丢失很多图像细节，导致效果不好。基于插值的方法主要包括双三次差值法和最近邻插值法等，虽然原理十分简单，重建速度也很快，但是重建后的图像相对较模糊，实用性也不高。……