图像超分辨率重建算法综述

图像超分辨率重建是一种通过增加图像分辨率来提高图像质量的技术。它在许多领域都有广泛的应用，如视频监控、医学图像处理、卫星图像处理等。

超分辨率重建算法主要分为基于插值的方法和基于重建的方法。基于插值的方法包括最近邻插值、双线性插值、双三次插值等，这些方法可以快速生成高分辨率图像，但是图像质量不高，且无法处理图像中的细节信息。

基于重建的方法则通过建立图像模型来恢复高分辨率图像。其中，基于插值的重建方法包括基于样本的方法、基于正则化的方法和基于学习的方法。基于样本的方法利用低分辨率图像中的样本来生成高分辨率图像，如$k$近邻算法和均值漂移算法等。基于正则化的方法则通过最小化重建误差和正则化项来生成高分辨率图像，如TV正则化和稀疏表示等。基于学习的方法则利用深度学习技术来学习从低分辨率到高分辨率的映射，如SRCNN、ESPCN、VDSR、SRGAN等。

综上所述，基于学习的超分辨率重建方法在处理图像中的细节信息和边缘信息方面表现较好，且具有较高的图像重建质量。