基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述

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	基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述
	李佳星 ; 赵勇先 ; 王京华
刊名	自动化学报
	2021-10-15
卷号	47 期号:10 页码:2341-2363
英文摘要	单幅图像超分辨率(Single image super-resolution, SISR)重建是计算机视觉领域上的一个重要问题,在安防视频监控、飞机航拍以及卫星遥感等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类、检测、识别等诸多领域中取得了突破性进展,也推动着图像超分辨率重建技术的发展.本文首先介绍单幅图像超分辨率重建的常用公共图像数据集;然后,重点阐述基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方向的创新与进展;最后,讨论了单幅图像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战,并对未来的发展趋势进行了思考与展望.
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内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66045]
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位	1.长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室 2.中国科学院大学 3.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 4.长春理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	李佳星,赵勇先,王京华. 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述[J]. 自动化学报,2021,47(10):2341-2363.
APA	李佳星,赵勇先,&王京华.(2021).基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述.自动化学报,47(10),2341-2363.
MLA	李佳星,et al."基于深度学习的单幅图像超分辨率重建算法综述".自动化学报 47.10(2021):2341-2363.