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单帧图像超分辨率重建(single image super-resolution reconstruction,SISR)是一类典型的不适定问题,具有广泛的实际应用价值.近年来,基于深度学习的SISR方法的研究已经取得长足的进展,其性能大大超越了传统的方法.本文将SISR研究归纳为两大挑战性问题:SISR的建模和面向真实场景的领域自适应问题.基于此,将当前基于深度学习的SISR方法划分为有监督的SISR和不成对的SISR.进一步简单介绍SISR的应用情况.最后,总结并探讨未来SISR研究的发展方向.