《表1 实验环境的配置参数》

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《基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述》

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本节针对多种单图像超分辨率重建的深度学习模型在不同数据集下进行实验对比和数据分析。实验所用数据集包括set5、set14、image91和DIV2K数据集。实验所有环境如表1所示。实验对比了七种SISR算法，包括传统的SISR算法（Bicubic）、基于插值预处理的模型（如SRCNN和DRCN）、基于原始图像的模型（ESPCN、FSRCNN）、基于分层特征学习的模型（SRDense Net）以及基于高频细节信息的模型（SRGAN）。