超分辨率重构的算法说10种

超分辨率重构是一个非常活跃的研究领域，涌现出了许多高效的算法。以下是常见的十种算法：

1. SRCNN：基于深度学习的超分辨率算法，使用卷积神经网络进行图像重建。

2. FSRCNN：一种高效的超分辨率算法，使用多层卷积神经网络进行图像重建。

3. VDSR：采用深度残差网络来进行超分辨率图像重建。

4. DRCN：基于深度残差网络的超分辨率算法，使用重建和残差学习进行图像重建。

5. LapSRN：一种基于金字塔结构的超分辨率算法，使用多级特征提取和重建来进行图像重建。

6. EDSR：采用深度残差网络的超分辨率算法，使用残差和卷积层来进行图像重建。

7. SRGAN：一种基于生成对抗网络的超分辨率算法，使用生成器和判别器来进行图像重建。

8. FSRGAN：基于生成对抗网络的超分辨率算法，使用改进的生成器和判别器进行图像重建。

9. DBPN：一种基于密集连接的超分辨率算法，使用密集块和跨层连接来进行图像重建。

10. RCAN：采用残差通道注意力机制的超分辨率算法，使用局部和全局注意力来进行图像重建。

这些算法都在不同的数据集和任务中获得了很好的表现，并且在实际应用中都有很大的潜力。