摘要
图像超分辨率重建作为计算机视觉和图像处理领域的一项关键技术，旨在从低分辨率图像中恢复高分辨率图像，近年来受到越来越多的关注。
特别是在数字摄影、医学成像、遥感监测等领域，图像超分辨率技术具有广泛的应用价值。
传统的基于插值的超分辨率方法由于其有限的性能，难以满足日益增长的对更高分辨率图像的需求。
而基于深度学习的方法，特别是卷积神经网络（CNN），在图像超分辨率重建任务中表现出巨大的潜力。
CNN凭借其强大的特征提取和非线性映射能力，能够有效地学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的复杂映射关系，从而实现高质量的图像重建。
本综述将深入探讨基于CNN的单幅图像超分辨率重建方法，并重点关注其发展历程、主要模型、优缺点以及未来方向。
关键词：图像超分辨率重建；卷积神经网络；深度学习；单幅图像超分辨率；图像处理
#1.1图像超分辨率重建图像超分辨率重建是指从单幅或多幅低分辨率图像中重建出高分辨率图像的过程，其目标是提高图像的分辨率、清晰度和细节信息。
#1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，其核心在于卷积运算。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取图像的特征并进行非线性映射，在图像处理领域取得了巨大成功。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
