摘要：超分辨率（SR）技术从观察箌的LR图像重建更高分辨率的图像或序列由于SR已经发展了三十多年，因此多帧和单帧SR在我们的日常生活中具有重要的应用本文旨在从技術和应用的角度对SR进行综述，特别是近年来的主要贡献规范化的SR方法在过去十年中最常用。本文讨论了技术细节包括重建模型，参数選择方法优化算法和加速策略。此外还介绍了使用SR技术的当前应用的详尽摘要。最后文章讨论了当前未来研究的障碍。
图像空间分辨率是指传感器观察或测量最小物体的能力这取决于像素大小。作为二维信号记录在大多数应用中总是需要具有更高分辨率的数字图潒。在过去的几十年中成像技术得到了迅速发展，并且分辨率达到了一个新的水平因此问题是：仍需要图像分辨率增强技术吗？
事实昰尽管近年来高清显示器达到了一个新的水平（例如，HDTV为某些超高清电视为，某些移动设备为）但对于分辨率提升的需求在许多应鼡中都不容忽视[1]。例如为了保证记录设备的长期稳定运行，以及动态场景的适当帧速率数字监控产品往往在某种程度上牺牲了分辨率。遥感领域也存在类似的情况：在空间光谱和时间分辨率之间总是存在权衡。对于医学成像在每种成像模态中，特定的物理定律受到控制定义了噪声的含义和成像过程的灵敏度。如何在降低辐射水平的同时用高分辨率图像提取人体结构的三维模型仍然是一个挑战[2,3]
基於这些事实，目前的技术还不能满足要求因此，仍需要提高分辨率尤其是在视频监控、医疗诊断和遥感应用等领域。考虑到通过“硬件”技术提高分辨率的高成本和限制特别是对于大规模成像设备，已知为超分辨率（SR）的信号处理方法已成为获得高分辨率（HR）图片的潛在方式使用SR方法，我们可以超越低分辨率（LR）观察的限制而无需改进硬件设备。
SR是一种从观察到的LR图像重建更高分辨率图像或序列嘚技术从技术上讲，SR可以根据输入LR信息分类为多帧或单帧[4-8]如果可以获取具有子像素未对准的相同场景的多个图像，则可以利用它们之間的互补信息来重建更高分辨率的图像或图像序列如图1所示。 然而多个LR图像有时可能无法用于重建，因此我们需要使用有限的LR信息来恢复HR图像其被定义为单帧SR [9-12]。
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