通过提出一种深度残差卷积生成对抗网络（SRResCGAN）来解决真实世界中图像修复过程缺失的问题，该网络通过对 HR 领域的像素级监督来对模型进行敌对训练，并利用残差学习和凸优化技术来最小化能量函数，我们的实验表明，该方法易于部署到其他下采样算子和移动 / 嵌入式设备上，并且能够更好地适应真实世界中的图像噪声问题。

May, 2020

本文提出了一种双向的结构一致性网络，以无监督的方式训练降噪和超分辨率网络，通过生成对抗网络模拟现实世界的 LR 图像降级过程，结合现实世界的 HR 图像，然后利用这些生成的 LR 图像训练 SR 重建网络实现超分辨率。实验表明，该算法在合成和真实场景的超分辨率任务中性能表现都优秀。

Dec, 2018

本文提出了一种基于 Laplacian 金字塔的核预测网络（LP-KPN）来恢复高分辨率图像，通过使用实际拍摄的 LR-HR 图像对构建 RealSR 数据集，证明了使用此数据集训练的 SISR 模型在真实场景中能够提供更好的视觉效果，且模型能够适应不同的相机设备。

Apr, 2019

本论文提出一种基于动态卷积的网络 ——UDVD，可以处理不同来源和类型的降级，相比现有的模型，UDVD 的效果更为优越和广泛。在合成和真实图像上的实验证实了这一点。

Apr, 2020

本研究提出了一种基于迭代优化的新型迭代超分辨率网络（ISRN）来解决单幅图像超分辨率问题，使用特征归一化和残差结构来提高网络表示性能，并在多项测试基准中展示了其在恢复图像结构信息和图像质量提高方面的卓越表现。

May, 2020

本文提出了一种更复杂但实用的退化模型，其中包括随机混合的模糊，下采样和噪声退化，以达到改善单图超分辨率方法的实用性的目的。实验结果表明，这个新的退化模型可以显著改善深度超分辨率方法的实用性，为真实的单图超分辨率应用提供了一种强有力的替代解决方案。

Mar, 2021

本文介绍了一种使用 Charbonnier Loss 函数构建内容损失，并将其与提出的感知损失和对抗性损失相结合的超分辨率感知生成对抗网络 (SRPGAN) 框架，能够更好地重建具有高频细节和清晰边缘的高分辨率图像。与其他现有模型相比，该模型在大多数基准测试中都能取得更高的结构相似性指数 (SSIM) 分数。

Dec, 2017

通过引入视频压缩降级模型，提出了一种盲目单图像超分辨率方法，可恢复由视频压缩引起的失真，通过合成低分辨率图像数据并训练神经网络，在图像质量评估和视觉质量方面取得了优秀的性能。

Nov, 2023

介绍了基于深度学习的单图超分辨率问题的方法和分类，其中包括了网络架构和深度学习优化目标两个方面，归纳了各种方法的局限和改进，并从各种角度展开了比较和分析，并讨论了当前挑战和未来趋势。

Aug, 2018

本文研究使用胶囊网络进行单张图像超分辨率处理，在实验中发现胶囊网络相比传统卷积方式需要较少的层数却能达到较好的效果，证明了将胶囊网络应用于图像超分辨率问题是值得尝试的。

Oct, 2022