收稿日期：
２００９０１１１
基金项目：国家自然科学基金资助项目（
６０６３５０３０
）；国家“
８６３
”高技术研究发展计划资助项目（
２００７ＡＡ０１Ｚ１７６
）
作者简介：浦剑（
１９８２
），男，上海人，硕士研究生，研究方向为图像处理
．
Ｅｍａｉｌ
：
０７２０２１１８６＠ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃｎ
通讯作者：张军平（
１９７０
），男，湖南人，博士，副教授，研究方向为机器学习，图像处理等
．
Ｅｍａｉｌ
：
ｊｐｚｈａｎｇ＠ｆｕｄａｎ．ｅｄｕ．ｃｎ
文章编号：
１６７２３９６１
（
２００９
）
０１０００１０６
超分辨率算法研究综述
浦剑
１
，张军平
１
，黄华
２
（
１．
复旦大学计算机科学技术学院，上海
２００４３３
；
２．
西安交通大学电信学院，陕西 西安
７１００４９
）
摘要：图像超分辨率是指利用一幅或多幅低分辨率图像，运用相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率图像
．
然而，
传统的基于插值和重建的方法已很难获得进一步的突破
．
近些年来出现的基于学习的方法为超分辨率的发展重
新注入了活力
．
通过回顾插值、重建和学习这
３
个层面的超分辨率算法，分析了超分辨率技术的以往研究和最新进
展，着重讨论了各算法在还原质量、通用能力等方面所存在的问题，并对未来超分辨率技术的发展作了一些展望
．
关键词：图像处理；超分辨率；邻域嵌入；图像重建
中图分类号：
ＴＰ７５１１
文献标志码：
Ａ
Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ＰＵＪｉａｎ
１
，
ＺＨＡＮＧＪｕｎｐｉｎｇ
１
，
ＨＵＡＮＧＨｕａ
２
（
１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ
，
ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
，
Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３
，
Ｃｈｉｎａ
；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
，
Ｘｉ
’
ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
，
Ｘｉ
’
ａｎ７１００４９
，
Ｃｈｉｎａ
）
Ａｂｓｔｒａｃｔ
：
Ｔｈｅｇｏａｌｏｆｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｓｔｏｇｅｔｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓｆｒｏｍａｔｌｅａｓｔｏｎｅｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ
，
ｔｈｅｔｒａｄｉ
ｔｉｏｎａｌ
（
ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｂａｓｅｄ
）
ｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｍａｋｅｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｇｒｅｓｓ．Ｔｈｅｅｍｅｒｇｉｎｇｌｅ
ａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｂｒｅａｔｈｅｎｅｗｌｉｆｅｉｎｔｏｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｂｙｒｅｖｉｅｗｔｈｅｓｅｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆｍｅｔｈｏｄｓ
，
ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙｏｆ
ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｗａｓｓｕｒｖｅｙｅｄ
，
ｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｎｄｔｈｅｒｏａｄｍａｐｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｆｏｒｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐ
ｍｅｎｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
：
ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
；
ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
；
ｎｅｉｇｈｂｏｒｅｍｂｅｄｄｉｎｇ
；
ｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
０
引言
ＳＴ
〗
图像超分辨率（
ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
，
ＳＲ
）指利用
一幅或者多幅低分辨率（
ｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ
，
ＬＲ
）图像，通
过相应的算法来获得一幅清晰的高分辨率（
ｈｉｇｈｒｅｓ
ｏｌｕｔｉｏｎ
，
ＨＲ
）图像
．ＨＲ
意味着图像具有高象素密度，
可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到
关键作用
．
要获得高分辨率图像，最直接的办法是采
用高分辨率图像传感器，但由于传感器和光学器件制
造工艺和成本的限制
【
１
】
，在很多场合和大规模部署中
很难实现
．
因此，利用现有的设备，通过超分辨率技术
获取
ＨＲ
图像（参见图
１
）具有重要的现实意义
．
图
１
超分辨率技术示意图
Ｆｉｇ．１ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ
具体来说，在社会安全和反恐中，要从低分辨率
的图像和视频中发现潜在的危险往往是很困难的，
第
３９
卷 第
１
期
Ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．１
山 东 大 学 学 报 （工 学 版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
（
ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＳＣＩＥＮＣＥ
）
２００９
年
２
月
Ｆｅｂ．２００９
