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中文摘要
随着科技和时代的不断进步,人们对于图像质量的要求也越来越高。相较于低
分辨率图像,高分辨率图像包含更为丰富的信息和更好的视觉感受。图像超分辨率
重建技术因其广泛的理论和实际应用价值以及在计算机视觉领域的前沿研究地位而
备受瞩目。该技术在医学成像、卫星遥感图像、图像压缩等多个领域广泛应用。基
于图表示学习的方法是解决图像超分辨率重建问题的重要方法之一。
虽然深度学习在单幅图像超分辨率(SISR)上得到了广泛的研究并取得了显著的
性能,但现有的卷积神经网络主要关注更广泛、更深层次的架构设计,忽
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