本研究提出了一种基于概率框架的盲超分辨率图像重建方法，针对复杂的噪声和模糊核问题，该方法采用了非独立同分布的噪声模型和一种新颖的模糊核生成器来增加模型的自由度。经过综合实验，该方法在合成数据集和真实数据集上均优于当前最先进的技术。

Jul, 2021

提出了一种基于模型驱动的深度神经网络方法 KXNet，给出了一个简单且有效的迭代算法，并将其展开到相应的网络模块中，从而使学习过程与 SISR 任务的固有物理机制完全和明确地融合。

Sep, 2022

本文提出了一种基于深度学习的超分辨率（SR）方法来解决盲超分辨率问题，其中的模糊核是未知的。通过迭代核校正（IKC）方法，使用一个包含空间特征变换（SFT）层的神经网络结构进行多个核的处理。在合成和实际图像上的实验表明，该方法可以提供良好的 SR 结果，并在盲 SR 问题中达到了最先进的性能水平。

Apr, 2019

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

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

我们提出了一种使用维度扩展策略的通用框架，使单个卷积超分辨率网络能够将模糊核和噪声级别作为输入，从而处理多种甚至是空间变异的退化，从而显着提高了实用性。在合成和真实的低分辨率图像上的广泛实验结果显示，所提出的卷积超分辨率网络不仅可以产生多个退化结果，而且计算效率高，提供了一种高效和可扩展的解决方案，适用于实际的 SISR 应用。

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

本文提出了一种基于自相似性的方法，利用从输入图像中提取的大组相似图块来解决单幅图像超分辨率问题，并评估了其性能，成果表明在不使用任何外部数据的情况下，所提出的算法在各种缩放因子的测试数据集上，比当前的非 CNN 方法有了提高，并且在某些数据集上的提高达到 1dB 以上，对于高采样率（x4）的数据，所提出的方法与最新的基于深度卷积网络的方法表现相似。

Apr, 2017

该研究使用 Residual Dense Networks（RDN）架构并分析了其组件的重要性，通过利用原始低分辨率（LR）图像的分层特征，该架构实现了卓越的性能，具有四个主要块，包括作为核心的残留密集块（RDB），并通过使用各种损失指标的研究和分析评估了体系结构的有效性，将其与其他不同体系结构和组件的最先进模型进行比较。

Apr, 2023