超分辨學習之一___超解析度復原
影象復原：恢復影象，前後解析度不變，超解析度復原，不僅恢復影象，提高解析度。
影象的解析度：影象的解析度越高，一幅影象的畫素所代表的影象面積越小，影象越精細。
影象復原：是根據影象退化的先驗知識建立一個退化模型，然後以此模型為基礎，採用各種逆退化處理方法逐步進行恢復，從而達到改善影象質量的目的。效果好壞決定於先驗知識掌握的充分程度。
近年來的超解析度是通過單幅或者一系列有亞畫素偏移多張連續影象，利用影象的先驗知識增加影象的解析度。目前超解析度技術主要分為兩類基於重建的超解析度方法和基於學習的超解析度方法。
傳統的基於重建的超解析度方法是利用多張影象進行超解析度重建。由於多幀影象資訊多，充分利用這些多幀影象間的相同相異的資訊以及影象的先驗知識進行重建。先驗模型比如高斯模型對影象的不同區域都不加區別的進行平方懲罰，導致邊緣丟失影象模糊，Gibbs模型也是會產生類似的邊界模糊，以此在基於重建的超解析度方法只是對影象進行一般的先驗模型建立沒有考慮到影象的特殊性。
基於學習的超解析度重建考慮到影象的特殊性，主要方法有基於分類的解析度重建，基於迴歸的解析度重建，。。
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