摘要
微小目标的超分辨率重建是图像处理领域的一项重要任务，旨在提高图像中微小目标的分辨率和识别精度。
本文首先介绍了微小目标和超分辨率重建的概念，以及微小目标超分辨率重建的意义和挑战。
然后，概述了国内外在该领域的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法。
重点阐述了基于深度学习的图像超分辨率重建方法，如基于卷积神经网络、生成对抗网络和Transformer的方法，并分析了它们在微小目标超分辨率重建中的优缺点。
最后，总结了现有方法的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：微小目标；超分辨率重建；深度学习；卷积神经网络；生成对抗网络
随着成像技术的不断发展，图像分辨率在目标检测、识别和跟踪等领域扮演着至关重要的角色。
然而，在实际应用中，由于传感器分辨率限制、环境干扰以及目标自身尺寸等因素，获取的图像往往存在微小目标分辨率低、细节信息模糊等问题，这给后续的图像分析和理解带来了极大的挑战。
微小目标通常指在图像中占据像素数较少（例如小于20×20像素）、视觉特征不明显的目标，例如远距离的车辆、飞机、舰船以及医学影像中的病变组织等。
这些目标在图像中往往表现为模糊的斑点或像素块，难以被准确地检测和识别。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
