深度学习用于图像超分辨率：综述
计算机视觉与模式识别
2020-02-11 v2
摘要
图像超分辨率（SR）是计算机视觉中一类重要的图像处理技术，用于增强图像和视频的分辨率。近年来，利用深度学习技术的图像超分辨率取得了显著进展。本文旨在对基于深度学习的图像超分辨率近期进展进行全面综述。总体而言，我们可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：有监督 SR、无监督 SR 和特定领域 SR。此外，我们还涵盖了其他一些重要问题，如公开可用的基准数据集和性能评估指标。最后，我们通过强调若干未来方向和开放问题来总结本综述，这些问题有待学界在未来进一步解决。
引用
@article{arxiv.1902.06068,
title = {Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey},
author = {Zhihao Wang and Jian Chen and Steven C. H. Hoi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06068},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE TPAMI