计算机图形学是研究计算机处理和生成图像的学科，它在虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）等领域中发挥着重要的作用。虚拟现实技术使用户能够沉浸在计算机生成的虚拟环境中，而增强现实技术则将虚拟元素与真实世界进行融合。本文将探讨虚拟与现实的融合，并介绍超分辨率重建的技术。
在虚拟现实和增强现实应用中，图像的质量和分辨率对于用户体验至关重要。然而，由于计算资源和传感器的限制，生成高质量的图像仍然是一个挑战。超分辨率重建技术通过从低分辨率图像中恢复细节和增加图像的分辨率来解决这个问题。下面我们将介绍一种基于深度学习的超分辨率重建方法。
首先，我们需要准备训练数据。我们可以使用一组高分辨率图像作为训练集，同时生成对应的低分辨率图像作为输入。可以使用图像处理库（例如OpenCV）加载和处理图像数据。
import cv2
# 加载高分辨率图像
high_resolution_image = cv2.imread("high_resolution_image.png")
# 生成低分辨率图像
low_resolution_image 