摘要
图像超分辨率重建是从低分辨率图像中恢复高分辨率图像的技术，在医学影像、监控视频、遥感图像分析等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习，尤其是深度卷积网络，凭借其强大的特征提取和非线性映射能力，为图像超分辨率重建提供了新的思路并取得了突破性进展。
本文首先介绍图像超分辨率重建和深度卷积网络的基本概念，然后梳理基于深度卷积网络的图像超分辨率重建技术发展历程，并对该领域的主要研究方法进行分类和阐述，包括基于插值的方法、基于重建的方法和基于学习的方法。
此外，本文还将分析和比较不同方法的优缺点，探讨当前研究中存在的问题和挑战，并展望未来的发展趋势。
关键词：图像超分辨率重建；深度卷积网络；深度学习；文献综述
#1.1图像超分辨率重建
图像分辨率是指单位长度内包含的像素数量，它直接决定了图像的细节信息丰富程度。
高分辨率图像能够呈现更清晰的细节、更锐利的边缘以及更细腻的纹理。
然而，受限于硬件设备、环境因素等影响，我们获取的图像往往分辨率较低，无法满足实际应用需求。
图像超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复高分辨率图像，以提高图像的视觉质量和信息量。
其本质是一个逆问题，即从低维空间到高维空间的映射。
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