/tags/%E8%B6%85%E5%88%86%E8%BE%A8%E7%8E%87/Recent content in 超分辨率 on Mi&Bee BlogHugo -- gohugo.iozh-CN蓝宝石的傻话Sat, 20 Jun 2026 10:00:00 +0800/posts/physical-world/image-interpolation-methods/Mon, 08 Jun 2026 10:00:00 +0800/posts/physical-world/image-interpolation-methods/<h2 id="为什么要插值">为什么要插值</h2> <p>想象你有一张低分辨率照片，想把它放大打印。原图中每两个像素之间现在是&quot;空白区域&quot;——新像素从哪里来？</p> <p>插值（interpolation）就是解决这个问题：利用已知像素的值，估算出未知位置的像素值。图像放大本质上就是插值问题。</p>/posts/physical-world/dl-super-resolution-srcnn-srgan/Sat, 20 Jun 2026 10:00:00 +0800/posts/physical-world/dl-super-resolution-srcnn-srgan/<h2 id="从数学模型到数据驱动">从数学模型到数据驱动</h2> <p>在超分辨率任务中，传统方法依赖精心设计的数学模型——插值算法、稀疏表示、先验约束等。但深度学习带来了范式转变：从大量成对的低分辨率（LR）-高分辨率（HR）图像数据中，直接学习从退化空间到清晰空间的映射。</p>