本文整理了AI领域中关于图像超分辨率的经典研究论文，适合入门与进阶学习。

📚 核心论文推荐

  1. "Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution"

    • 📌 作者：Bao et al.
    • 📅 2017年
    • 🔍 研究内容：提出EDSR网络，通过简化残差块设计显著提升超分辨率效果。
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  2. "SRGAN: Enhanced Generative Adversarial Networks for Single Image Super-Resolution"

    • 📌 作者：Wang et al.
    • 📅 2018年
    • 🔍 研究内容：首次将GAN应用于超分辨率，生成更逼真的高分辨率图像。
    • 🖼️
      SR_GAN

  3. "Real-ESRGAN: Training Realistic and Generalizable Image Super-Resolution Generators"

    • 📌 作者：Yuan et al.
    • 📅 2021年
    • 🔍 研究内容：通过真实图像数据集训练，提升模型对复杂场景的泛化能力。
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🧪 技术要点速览

  • 📈 感知损失函数：通过感知特征匹配提升图像细节还原度
  • 🔄 多尺度训练：结合不同分辨率图像增强模型鲁棒性
  • 📊 定量评估指标：PSNR/SSIM/PIQE等用于衡量超分辨率效果

📌 扩展阅读

Super_Resolution_Techniques
> 📌 图片说明：超分辨率技术的核心流程图解