引言 圖像超分辨率（SR）任務主要關注恢復圖像的高分辨率細節。然而，單純依靠像素級別的信息往往無法完美恢復圖像中的所有細節，尤其是在複雜場景和紋理較多的情況下。語義信息融入（Semantic Information Fusion）為解決這一問題提供了新思路。通過將圖像的語義信息（如物體、背景等）與超分重建過程結合，能夠幫助網絡生成更具真實感和結構感的高分辨率圖像。本文將探討
引言 在圖像超分辨率（SR）任務中，尤其是高分辨率圖像重建任務中，圖像塊處理技術（Patch-Based Methods）被廣泛應用。圖像塊處理技術將圖像分解成多個小塊，通過對每個小塊的超分重建，提高了整體圖像重建的精度。這種方法在處理大尺寸圖像時具有明顯優勢，因為它能夠在細節恢復時保持圖像的局部一致性。本文將討論圖像塊處理技術在超分中的應用及其優勢。 圖像塊處理技術
引言 卷積神經網絡（CNN）是深度學習中最成功的模型之一，廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務。隨着深度學習技術的發展，CNN在圖像超分辨率（SR）領域也取得了顯著進展。基於CNN的超分算法利用深度卷積網絡從低分辨率圖像中提取特徵，並通過層層卷積和反捲積層重建高分辨率圖像。本文將探討基於CNN的超分算法的原理、優勢和挑戰。 CNN在超分中的基本原理 CNN通過多層
