丁玉祥，卞维新，接 标，赵 俊

1.安徽师范大学 计算机与信息学院，安徽 芜湖241002

2.网络与信息安全安徽省重点实验室，安徽 芜湖241002

图像超分辨率（Super Resolution，SR）重建算法是利用观测到的低分辨率图像重建对应的高分辨率图像的过程，在军事、医学、遥感、计算机视觉等方面都有着重要的研究和应用价值。在日常生活中，获取高质量的图像受到诸如成像设备硬件成本、成像环境复杂等条件的制约。为了改善这一问题，图像超分辨率重建算法已被越来越多的研究人员关注。图像超分辨率重建采用软件方法，可以将低质量的图像重建成对应的高质量图像，既能够避免设备条件的复杂要求从而降低成本，也可以通过技术的不断发展使重建的质量得到提高。目前，基于单幅图像的超分辨率重建成为该研究领域的主要目标。图像超分辨率重建的方法主要有三类：基于插值的方法、基于重建的方法和基于学习的方法。

基于插值的算法是利用待重建像素与邻域像素之间的关系来预测待重建像素。这种方法具有算法复杂度低、运行速度快的特点，但是这种方法没有充分利用图像的高频信息，导致最终重建出的图像存在边缘、纹理缺失的问题，呈现的效果不是很好。

基于重建的算法是基于重建模型而来，通过加入先验知识，使得基于重建的算法在保持边缘方面有着较好的效果，但是关于图像的高频细节信息还是不能有效地被重建出来，低分辨率和高分辨率图像缩放尺寸越大，重建效果越差。……