基于学习的超分辨率重建图像质量评价方法：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化信息飞速发展的时代，图像作为重要的信息载体，广泛应用于各个领域，如图像处理、计算机视觉、医学成像、卫星遥感、安防监控等。然而，由于成像设备的硬件限制、传输过程中的噪声干扰以及存储容量的约束等因素，实际获取的图像往往是低分辨率的，这在很大程度上限制了图像的应用价值和后续处理任务的准确性与效率。例如，在医学成像中，低分辨率的图像可能导致医生难以准确识别病变区域，影响疾病的诊断和治疗方案的制定；在卫星遥感中，低分辨率图像无法提供足够详细的地理信息，限制了对自然资源监测、城市规划等方面的应用。

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