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图像超分辨率的英文名称是 Image Super Resolution。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。目前， 图像超分辨率研究可分为 3个主要范畴： 基于插值、 基于重建和基于学习的方法．
Physics Encoded Spatial and Temporal Generative Adversarial Network for Tropical Cyclone Image Super-resolution
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Less is More: Skim Transformer for Light Field Image Super-resolution
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RealSR-R1: Reinforcement Learning for Real-World Image Super-Resolution with Vision-Language Chain-of-Thought
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Q-DiT4SR: Exploration of Detail-Preserving Diffusion Transformer Quantization for Real-World Image Super-Resolution
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Implicit Neural Representation-Based Continuous Single Image Super Resolution: An Empirical Study
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From Local Windows to Adaptive Candidates via Individualized Exploratory: Rethinking Attention for Image Super-Resolution
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A Cosine Network for Image Super-Resolution
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Generative Adversarial Networks for Image Super-Resolution: A Survey
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Fast, faithful and photorealistic diffusion-based image super-resolution with enhanced Flow Map models
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Multi-Image Super Resolution Framework for Detection and Analysis of Plant Roots
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FLNet: Flood-Induced Agriculture Damage Assessment using Super Resolution of Satellite Images
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F2IDiff: Real-world Image Super-resolution using Feature to Image Diffusion Foundation Model
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KANO: Kolmogorov-Arnold Neural Operator for Image Super-Resolution
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Towards Arbitrary-Scale Spacecraft Image Super-Resolution via Salient Region-Guidance
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Diffusion Transformer meets Multi-level Wavelet Spectrum for Single Image Super-Resolution
Arxiv
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参考链接
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