超分辨率图像重建是一种图像处理技术，旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像。这种技术可以通过增加图像的像素数量来提高图像的清晰度和细节。在实际应用中，超分辨率图像重建可以用于医学图像处理、视频增强、安全监控等领域。
其基本原理是通过对低分辨率图像进行插值和滤波等处理，从而得到高分辨率图像。此外，还有一些基于深度学习的超分辨率图像重建方法，如SRCNN、ESPCN、EDSR等，这些方法可以通过训练神经网络来实现更加精确的图像重建效果。
超分辨率图像重建是指利用一定的算法或技术将低分辨率图像升级成为高分辨率图像的过程。
超分辨率图像重建是一个病态求逆的过程，由于通过已知条件无法重建一幅唯一的图像，因此需要根据各种已知的信息来约束解的空间范围，以最大程度地逼近所求的理想图像。
超分辨率图像重建的前提是图像中存在互补的非冗余信息。
超分辨率图像重建的方法分类有两种：
- 基于频域的方法。基本思想是根据离散和连续傅里叶变换间的平移、混叠性质，计算高分辨率图像的傅里叶变换系数，通过傅里叶变换系数得到重建的高分辨率图像。
- 基于空域的方法。基本思想是利用各种已知的信息来约束解的空间范围，以最大程度地逼近所求的理想图像。
