图像超分辨率重建：提高图像质量的技术

图像超分辨率重建是一种通过使用计算机视觉和图像处理技术来提高图像质量的方法。它的目标是从低分辨率图像中重建出高分辨率的图像，以获得更多的细节和清晰度。在本文中，我们将介绍图像超分辨率重建的基本原理，并提供一些相关的源代码示例。

1. 数据准备和预处理
   在进行图像超分辨率重建之前，首先需要准备一些训练数据。这些数据通常包括一组低分辨率图像和对应的高分辨率图像。可以使用现有的数据集，如ImageNet，或者自己创建一个数据集。在准备数据时，还可以对图像进行一些预处理操作，例如裁剪、缩放、旋转等，以增加数据的多样性。

2. 基于深度学习的方法
   目前，基于深度学习的方法在图像超分辨率重建中取得了很大的成功。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是最常用的模型之一。下面是一个使用Keras库实现的简单示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='same', input_shape=(None, None, 3)))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))
model.add(Conv2D(filters=3, kernel_siz