1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1、引言由于硬件设备限制和信息传输处理的实时性要求，人们获取到的图像数据往往为低分辨率LR（Low-Resolution）图像，但在实际应用中，高分辨率HR（High-Resolution）图像可以提供更多信息，帮助专业人士做出更准确的判断，同时也具有更好的感知效果。
单幅图像超分辨率SISR（Single Image Super-Resolution）重建利用图像中像素点与周围像素点之间存在的内在联系，学习自然数据中存在的隐式冗余，可以从单幅的LR图像恢复出丢失的细节信息，从LR图像得到HR图像。
目前，SISR技术被广泛应用于诸多领域，如社会安全[1]、 医学成像[2]和军事遥感[3]等。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题要研究的问题：1.使用卷积神经网络实现对单帧图像进行超分辨率重建。
2.调整卷积核大小和参数，降低计算复杂度。
3.不增加计算量的基础上，适当增加卷积层数，使提取的特征更准确细致，提升超分辨率图像质量。
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