李莹华，乔杨歌，刘 颖,3，卢 津，王富平

(1.西安邮电大学 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室，陕西 西安 710121;2.西安邮电大学 图像与信息处理研究所，陕西 西安 710121;3.西安邮电大学 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心，陕西 西安 710121)

随着移动通信和互联网技术的快速发展，单纯的文字和语音通信已经难以满足生活等应用需求。图像视频能够传递更丰富的信息，现已成为主要通信形式之一。在图像处理中，接收图像和视频的高质量恢复技术在很多领域有着至关重要的作用，如医学成像、遥感图像、卫星图像、高清电视、远程医疗、监控视频、视频会议，以及人们日常生活中必不可少的手机等智能设备对图像的存储传输。

图像有与语音文本截然不同的特点，包含数据量巨大，内部结构具有高相关性。采集图像的传感器尺寸等硬件限制，或者采集场景中的天气原因、光照和气流等自然干扰，以及图像量化、模数转换等造成的图像失真、分辨率降低等问题，导致图像的细节信息丢失，从而不能进行很好的应用。因此，如何在接收端高效重构高质量的图像是图像处理和多媒体通信中至关重要的问题。

一般来说，提升图像清晰度和分辨率主要可以从硬件和软件两种方法实现。硬件方法主要是提高传感器的工艺，成本高且较难实现。软件方法主要是通过计算机视觉，对图像进行超分辨率(Super-Resolution,SR)重建，通过对低分辨率(Low Resolution,LR)图像的处理，利用机器学习、概率统计理论和优化理论等工具可重构出低分辨率图像对应的高分辨率(High Resolution,HR)图像。……