SRCNN与SRGAN超分辨率图像重建对比研究文献综述

随着数字图像应用领域的不断拓展，人们对高分辨率、高质量图像的需求与日俱增。

然而，受限于成像设备和环境因素，获取的图像往往分辨率有限，细节信息丢失，难以满足实际应用需求。

图像超分辨率重建技术应运而生，其旨在从低分辨率图像中恢复高频细节，生成视觉效果更佳的高分辨率图像。

近年来，深度学习技术飞速发展，并逐渐应用于图像超分辨率领域，推动了该领域技术的革新。

其中，SRCNN作为先驱工作，证实了深度学习方法在超分辨率重建任务中的巨大潜力；而SRGAN则引入生成对抗网络，进一步提升了重建图像的感知质量，为该领域的研究开辟了新的方向。

本文将对SRCNN和SRGAN两种经典的超分辨率重建算法进行深入的对比研究，首先介绍超分辨率重建的基本概念和研究意义，接着详细阐述SRCNN和SRGAN的网络结构、损失函数、训练过程以及各自的优缺点，最后通过实验对比分析两种算法的性能表现，并探讨其适用场景和未来发展趋势。

关键词：超分辨率图像重建；深度学习；SRCNN；SRGAN；生成对抗网络

近年来，随着人们对高品质视觉体验需求的日益增长，超分辨率图像重建技术作为提升图像分辨率和质量的关键技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。

超分辨率图像重建旨在从低分辨率图像中恢复高频细节，生成视觉效果更佳的高分辨率图像，其应用领域涵盖了医学影像分析、视频监控、遥感图像处理、娱乐游戏等众多领域。

超分辨率图像重建技术旨在从给定的低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，其本质是一个逆向问题，需要从有限的信息中推断出缺失的细节。