典型文献
单图像超分辨率方法综述
文献摘要：
图像超分辨率是指从低分辨率图像生成对应的高分辨率图像.它在人脸识别、数字高清电视、视频通信等领域应用广泛.为了对图像超分辨率技术进行深入探索和总结,本文首先回顾了单图像超分辨率的历史,综述了基于非学习的超分辨率方法,其中展开介绍了基于插值和基于重建的方法,接着重点介绍了基于学习的方法,详细分析了基于深度学习的图像超分辨率,具体总结了 SRCNN、ESPCN、SRGAN这三种图像超分辨率方法,并将其与递归结构、密集结构、注意力机制网络结构进行对比,之后分析了损失函数和上采样方式在图像超分辨率中的作用,介绍了常用数据集和图像评价指标,展示了图像超分辨率的可视化结果.最后,总结了现有单图像超分辨率方法的进展和不足.
文献关键词：
图像超分辨率;深度学习;图像处理;方法综述;递归;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈晓;荆茹韵
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]陈晓;荆茹韵-.单图像超分辨率方法综述)[J].电子测量技术,2022(09):104-112
A类：
ESPCN
B类：
单图像超分辨率,方法综述,低分辨率图像,图像生成,高分辨率图像,人脸识别,高清电视,视频通信,着重点,体总,SRCNN,SRGAN,递归结构,集结,注意力机制网络,损失函数,上采样,采样方式,和图像,图像评价
AB值：
0.208647
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