图像是信息的重要载体，高分辨率的图像更有利于信息传播，使用基于深度学习的方法来提升图像分辨率是有必要的。首先介绍了传统的图像超分辨率方法，并阐述了传统方法的弊端，提出要将深度学习引入图像超分辨率处理中，将从基于生成对抗网络、基于上采样和基于卷积神经网络三个方面重点研究了深度学习的图像超分辨率重构方法，最后总结了图像超分辨率方法的应用现状，体现研究价值。
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