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图像的超分辨率
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基于深度学习的图像超分辨率（Super-Resolution, SR）是指利用深度神经网络，从一张或一系列低分辨率（Low Resolution, LR）图像中恢复出高分辨率（High Resolution, HR）图像的过程。其核心思想是让网络学习从 LR 到 HR 的非线性映射关系，从而重建出丰富的纹理细节和清晰边缘。
周正华 硕士生导师
学科教学所属单位：数据科学学院
教师英文名称：Zhou ZhengHua
教师拼音名称：Zhou Zheng Hua
出生日期：1977-09
电子邮箱：
最高学历：博士研究生
办公地点：E楼117
性别：男
最高学位：博士
联系方式：手机：13754314519,微信：zzh13754314519，zzh2023@zufe.edu.cn
基于深度学习的图像超分辨率（Super-Resolution, SR）是指利用深度神经网络，从一张或一系列低分辨率（Low Resolution, LR）图像中恢复出高分辨率（High Resolution, HR）图像的过程。其核心思想是让网络学习从 LR 到 HR 的非线性映射关系，从而重建出丰富的纹理细节和清晰边缘。