1.2.2 基于传统机器学习的图像超分辨率方法

本节根据不同的原理和方法进行划分，总结常见的基于传统机器学习的图像超分辨率方法，主要包括3种方法：基于插值的图像超分辨率方法、基于重构的图像超分辨率方法及基于学习的图像超分辨率方法。

基于插值的图像超分辨率方法直接利用插值算法对低分辨率图像进行计算，操作简单，实现较为容易；但是无法补充低分辨率图像本身缺失的高频结构信息，所获得的高分辨率图像往往不够清晰，并可能产生伪细节。基于最近邻插值的图像超分辨率示例代码如算法1-6所示。

基于重构的图像超分辨率方法（如基于非局部相似性的图像超分辨率算法、稀疏编码与重构图像超分辨率算法等）能够从低分辨率图像中提取细节和纹理信息，使图像更清晰，但会引入一些伪细节，导致图像的还原不够真实。基于非局部相似性的图像超分辨率示例代码如算法1-7所示。该算法是一个简化的概念示例，说明如何应用非局部相似性的基本思想实现图像超分辨率，实际的基于非局部相似性的图像超分辨率算法更复杂。

基于学习的图像超分辨率方法（如支持向量机回归、随机森林回归、马尔可夫随机场等）能利用机器学习算法学习更准确的图像特征，从而获得高质量的超分辨率图像；但是需要通过手动选择参数来获得最优模型，训练复杂度较高。基于支持向量机回归的图像超分辨率示例代码如算法1-8所示。

不同的图像超分辨率方法各有优点和缺点，因此需要根据图像的特点和应用场景选择合适的方法对图像进行处理。

基于传统机器学习的图像超分辨率方法总结如表1-2所示。