成像技术的最新进展及应用：超分辨率重建

超分辨率重建是一种在图像处理领域中引人注目的技术，它致力于通过使用计算方法从低分辨率图像中恢复高分辨率细节。随着计算机视觉和深度学习的快速发展，超分辨率重建已经取得了显著的进展，并在许多实际应用中得到广泛应用。本文将介绍超分辨率重建的最新进展，并提供一些相关的源代码示例。

1. 单图像超分辨率重建
   单图像超分辨率重建旨在通过对单个低分辨率图像进行处理，生成具有更高分辨率的图像。其中一种常用的方法是基于深度学习的方法，例如使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）进行图像超分辨率重建。以下是一个使用TensorFlow框架实现的简单示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建卷积神经网络模型
def build_model():
    model = tf.keras.Sequential(