超分辨率重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过算法将低分辨率图像提升至高分辨率水平。在本文中，我们将对最近在图像质量方面取得重要进展的 WACV 论文进行综述，并提供相关的源代码。
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“图像质量评估基准数据库的构建和分析”（Image Quality Assessment Benchmark Database Construction and Analysis）
该论文提出了一个用于图像质量评估的基准数据库，并分析了基准数据库的特点和优势。通过该数据库，研究人员可以对不同超分辨率重建算法进行客观评估和比较。源代码可以在论文附录中找到。 -
“基于深度学习的单图像超分辨率重建”（Single-Image Super-Resolution Reconstruction based on Deep Learning）
这篇论文提出了一种基于深度学习的单图像超分辨率重建方法。通过神经网络模型，可以将低分辨率图像映射到高分辨率图像空间。源代码可以在作者的 GitHub 存储库中找到。 -
“基于生成对抗网络的图像超分辨率重建”（Image Super-Resolution Reconstruction based on Generative Adversarial Networks）
该论文引入了生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率重建中的应用。通过训练生成器和判别器网络，可以生成逼真的高分辨率图像。源代码可以在论文作者提供的开源项目中获取。 -
“结合稀疏编码和超分辨率重建的图像质量改善”（Image Quality Enhancement through Sparse Coding and Super-Resolution Reconstruction）
这篇论文提出了一种结合稀疏编码和超分辨率重建的图像质量改善方法。通过稀疏编码提取图像的特征表示
