深度解析：计算机视觉下的图像超分辨率重建技术进展

图像超分辨率重建技术综述是一篇深入探讨计算机视觉和图像处理领域的重要研究成果，由叶富泽、包立君和陈忠三位学者共同完成，发表在中国科技论文在线上。该论文针对图像超分辨率恢复（Image Super-Resolution Restoration, SR）这一关键技术进行了全面的梳理和评述。 图像超分辨率重建是一种旨在提升图像细节和清晰度的技术，尤其在视频监控、遥感成像和医学图像等领域具有显著的应用潜力。它解决了传统成像设备分辨率受限的问题，通过算法处理能够显著改善图像质量，使得原本模糊或细节缺失的图像得到增强。这项技术在过去的研究中取得了显著进展，受到了广泛关注。 论文首先介绍了超分辨率重建算法的基本原理和发展历程，概述了不同方法和技术的发展趋势。重点放在了近年来基于学习的方法上，这包括深度学习、神经网络等技术在超分辨率重建中的应用，这些方法利用大量的训练数据和模型优化，能够更准确地预测和恢复高分辨率图像细节。 叶富泽作为硕士研究生，他的研究方向主要集中在图像处理算法上，而包立君则作为导师，专注于信号与图像处理以及医学影像分析。论文的通信联系人可以通过邮件baolijun@xmu.edu.cn进行交流。 文章的关键点包括图像处理、超分辨率重建、学习算法（如深度学习和机器学习）以及图像块处理等技术。此外，作者还对未来的研究方向和挑战进行了思考，指出随着技术的进步，超分辨率重建将在提高图像质量和解决实际问题中发挥更大的作用。 这篇综述论文不仅提供了对当前超分辨率重建技术的全面理解，也对未来的研究方向和可能的发展趋势提出了有价值的观点，对于从事图像处理和计算机视觉研究的学者和工程师来说，具有很高的参考价值。