图像超分辨率重建研究综述

• 作者: 唐艳秋 朱亚平 李新德 潘泓
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像超分辨率 深度学习 图像处理 方法综述
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1407-1420
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 字数: 12356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.07.022

摘要

图像超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction,SR)是由一张或多张低分辨率图像得到高分辨率图像的过程.近年来,SR技术不断发展,在许多领域被广泛应用.本文在回顾SR技术发展历史的基础上,全面综述了SR技术在各个时期的代表性方法,重点介绍了基于深度学习的图像超分辨率工作.我们从模型类型、网络结构、信息传递方式等方面对各种算法进行了详细评述,并对比了其优缺点.最后探讨了图像超分辨率技术未来的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新德	东南大学自动化学院	35	350	12.0	16.0
2	潘泓	东南大学自动化学院	17	198	8.0	13.0
3	朱亚平	中国传媒大学信息与通信工程学院	5	14	2.0	3.0
4	唐艳秋	东南大学自动化学院	1	0	0.0	0.0