超分辨率重建（一）算法分类

超分辨率重建（一）算法分类

第一种分类方式：

基于频域
基于插值（空域）
基于重构（空域）
基于学习

第二种分类方式：

单帧图像超分辨率重建（SISR）：频域法有用到，深度学习有用到
多帧图像超分辨率重建：插值、重构有用到

列举部分算法：

频域：1984提出，已不再成为研究主流
空域：包括非均匀空间内插、迭代反投影法、凸集投影法、最大后验概率法……
插值：最近邻插值、双线性插值、双立方插值、三次B样条曲线插值、全插值……
学习：稀疏表示，深度学习……

其中深度学习方法中：SRCNN、ESPCN、RCAN、SRGAN……

• 另外多帧图像一般要图像配准，即对多帧之间的相对运动进行估计才可以进行后面的操作。
• 如果是亚像元采样下，知道图像具体错位多少，则可以直接插值