图像超分——SISR方法总结（阅读整理之一）（优缺点，方法详情长更）
SISR的主流算法主 要分为三类：基于插值的方法、基于重建的方法、基于学习的方法。
1·基于插值的SISR方法（优点：快速和简单，缺点：存在精度缺陷）:双三次插值、Lanczos重采样等
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2·基于重 构的SR方法（优点：可以生成灵活和尖锐的细节，缺点：随着尺度因子的增加，许多基于重建的方法的性能 迅速下降，这些方法通常是耗时的。）:梯度剖面先验等
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3·基于学习的方法（优点：运算速度快，性能优异，显示出比基于重构和其他基于学习的方法 更大的优越性）：马尔科夫随机场、邻域嵌入方法、稀疏编码方法、随机森林方法等。
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