深度学习驱动下的轻量化图像超分辨率重建算法的创新与实践.docx

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2025-03-24 发布于上海
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深度学习驱动下的轻量化图像超分辨率重建算法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化信息飞速发展的时代，图像作为重要的信息载体，广泛应用于医学成像、卫星遥感、安防监控、图像压缩、影视制作、文物保护等诸多领域。然而，由于成像设备的物理限制、传输过程中的噪声干扰以及存储空间和传输带宽的约束，实际获取到的图像往往是低分辨率的。低分辨率图像在实际应用中存在诸多局限性，其像素密度较低，无法清晰展现图像的细节，这使得图像在视觉效果上显得模糊不清，难以满足人们对图像质量的要求。

在医学影像领域，低分辨率的医学图像可能导致医生无法准确识别病变组织的细微特征，从而影响疾病的诊断准确性，延误治疗时机