计算机视觉新热点：低分辨率图像分类的超分辨率辅助技术全解析
计算机视觉新热点：低分辨率图像分类的超分辨率辅助技术全解析，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕低分辨率图像分类的超分辨率辅助技术展开，介绍了低分辨率图像分类面临特征缺失、图像模糊等挑战，概述了超分辨率技术的定义与分类，解析了其辅助分类的原理，还阐述了相关算法、性能评估指标、应用领域、研究现状、挑战及未来趋势，展现了该技术在提升低分辨率图像分类性能上的重要作用与发展前景。
一、前言
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
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