对模糊的图像进行超分辨复原

资 源 简 介

对模糊的图像进行超分辨复原

详 情 说 明

图像超分辨率复原技术是一种通过算法将低分辨率、模糊的图像重建为高分辨率清晰图像的技术。与传统的插值方法不同，超分辨率复原能恢复更多真实细节。

基本原理是通过分析图像中的像素关系和学习大量高低分辨率图像对的映射关系，预测出更精细的图像结构。目前主流方法可分为三类：

基于插值的方法：如双三次插值，计算简单但容易产生边缘模糊。

基于重建的方法：利用图像先验知识，通过约束优化问题来重建高分辨率图像。

基于深度学习的方法：使用卷积神经网络学习低分辨率到高分辨率的端到端映射。这类方法效果最好，如SRCNN、ESPCN等网络结构能有效恢复纹理细节。

实际应用中，超分辨率技术需要考虑计算复杂度、处理速度与恢复质量的平衡。对于移动端应用，轻量级网络如FSRCNN更合适；而追求最高质量则可选择EDSR等大型网络。