近年来，超分辨率是计算机视觉领域的一个经典概念，其画像增强去噪、细节恢复等无不展现了技术的突出优势，在监控设备、卫星图像、医学影像和视频复原等方面都有着重要的应用价值。目前，我们常用的一些电视、投影仪等智能设备中也能看到这项技术，那究竟超分辨是什么意思？下文就来简单介绍超分辨技术的原理及其场景应用。
超分辨率是什么意思？
超分辨率指将低分辨率图像（Low Resolution，LR）通过相关画质重建，呈现相应高分辨率图像（High Resolution，HR）的技术，英文全称为Super-Resolution，我们常看到的“SR”其实就是技术的简称。该项技术可以将画面中的微小细节和增强特征进行一定提纯，经过一系列的技术处理产生更清晰的画面效果，为观众带来舒适清晰的视觉体验。
超分辨率技术主要有两种画质处理方法，分别为图像插值法和深度学习法：
图像插值法：利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值，从而使原始图像再生出具更高分辨率的图像。该方法仅参考当前单幅低分辨率图像，通过改变图像像素数量完成画质的提升。
深度学习法：提前建立深层次的神经网络超分模型，将低分辨率图像输入到训练好的超分模型中，利用深度神经网络重建图像高频细节，同时利用相邻图像之间的互补信息，以混叠的形式复原画像，从而获得较好的画面显示效果。该方法分为特征提取、非线性变换和图像重建三步，其运算过程参考了多幅图像或多个视频帧。
这两种方法中，后者相比于前者具有更好的高分辨率视频图像的重建质量，计算复杂度也更高。通常视频类图像恢复过程要求更高，不仅需要生成细节丰富的帧帧图像，同时还要持续保持图像之间的连贯度和流畅性，因此这种情况大多会采用基于深度学习法的超分辨率技术。
超分辨率的场景应用
超分辨率技术目前已在多个领域得到广泛应用，以下列举四个专业领域的应用场景——
1.公众安全：重建公众监控区域中的图像，能更清晰地查看监控图像中的人脸、车牌等。
2.遥感卫星：提高卫星拍摄图像的清晰度，可更好地识别公路或街道的微小细节。
3.医学领域：提升医学图像显示高清度，精准定位病灶区域，帮助医生更好地进行诊断。
4.虚拟现实：重塑虚拟场景中低分辨率图像，提供高清场景给用户带来更逼真的体验。
以上的几大应用场景用户或许不能非常直接地接触到，但超分辨率技术在智能家居场景中的应用，大家一定都不会陌生。在大屏显示领域，部分品质较高的智能电视、智能投影等设备就搭载着该项技术。那么超分辨率技术是如何在大屏显示端应用的呢？下面以投影仪设备为例进行讲解。
投影仪的画质重塑技术
我们知道，在观影过程中，只有高分辨率显示的画质才能带来更好的观看体验，但通常也会遇到相关难题。比如想在家看一些经典怀旧电影，但由于影片的年代较为久远、技术受限，其呈现的画面的分辨率并不高，部分影片甚至连720P的分辨率水平都无法达到，这便使得用户的观看效果和体验大打折扣。
除去怀旧电影系列，部分本地资源画面质量良莠不齐，所以也可能会遇到画面不高清的情况，如果要在大屏上观看，分辨率便无法达到正常水平，尤其是使用投影仪观看，投射画面一般在百吋以上，部分设备更是能达到300吋，这样对画面分辨率的要求也就更高。此时就需要超分辨率技术的介入，使用后用户能快速看到高清影片，无需费力去找更多资源。
目前搭载该项技术的大屏设备相对稀缺，大部分仅支持对画面色彩及细节进行处理，无法智能提升图像的分辨率，而国内配备超分辨率技术的智能投影当前仅有当贝X5，该款投影仪在MT9679芯片的支持下，可利用更高效的AI算法，智能分辨不同类型影片，逐帧修复重塑画质。下图为设备开启XSuper超分辨率功能后的对比效果：
可以看到使用超分辨率功能后，画面明显更加清晰自然，人物面部细节一览无余。在重塑过程中，不止在清晰度方面，画面的对比度、色彩饱和度同样也得到提高，影片整体实现了像素级的优化。
以上就是超分辨技术的原理及其场景应用的全部内容。超分辨率技术的运用可以重建更多细节、提高画面精度，在各个领域都有着独特的应用价值。目前大屏端采用该项技术的设备相对具备超前意识，倚赖这项前沿技术，用户在观看影片时能够有更好大屏体验。
超分辨率是什么意思？
超分辨率指将低分辨率图像（Low Resolution，LR）通过相关画质重建，呈现相应高分辨率图像（High Resolution，HR）的技术，英文全称为Super-Resolution，我们常看到的“SR”其实就是技术的简称。该项技术可以将画面中的微小细节和增强特征进行一定提纯，经过一系列的技术处理产生更清晰的画面效果，为观众带来舒适清晰的视觉体验。
超分辨率技术主要有两种画质处理方法，分别为图像插值法和深度学习法：
图像插值法：利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值，从而使原始图像再生出具更高分辨率的图像。该方法仅参考当前单幅低分辨率图像，通过改变图像像素数量完成画质的提升。
深度学习法：提前建立深层次的神经网络超分模型，将低分辨率图像输入到训练好的超分模型中，利用深度神经网络重建图像高频细节，同时利用相邻图像之间的互补信息，以混叠的形式复原画像，从而获得较好的画面显示效果。该方法分为特征提取、非线性变换和图像重建三步，其运算过程参考了多幅图像或多个视频帧。
这两种方法中，后者相比于前者具有更好的高分辨率视频图像的重建质量，计算复杂度也更高。通常视频类图像恢复过程要求更高，不仅需要生成细节丰富的帧帧图像，同时还要持续保持图像之间的连贯度和流畅性，因此这种情况大多会采用基于深度学习法的超分辨率技术。
超分辨率的场景应用
超分辨率技术目前已在多个领域得到广泛应用，以下列举四个专业领域的应用场景——
1.公众安全：重建公众监控区域中的图像，能更清晰地查看监控图像中的人脸、车牌等。
2.遥感卫星：提高卫星拍摄图像的清晰度，可更好地识别公路或街道的微小细节。
3.医学领域：提升医学图像显示高清度，精准定位病灶区域，帮助医生更好地进行诊断。
4.虚拟现实：重塑虚拟场景中低分辨率图像，提供高清场景给用户带来更逼真的体验。
以上的几大应用场景用户或许不能非常直接地接触到，但超分辨率技术在智能家居场景中的应用，大家一定都不会陌生。在大屏显示领域，部分品质较高的智能电视、智能投影等设备就搭载着该项技术。那么超分辨率技术是如何在大屏显示端应用的呢？下面以投影仪设备为例进行讲解。
投影仪的画质重塑技术
我们知道，在观影过程中，只有高分辨率显示的画质才能带来更好的观看体验，但通常也会遇到相关难题。比如想在家看一些经典怀旧电影，但由于影片的年代较为久远、技术受限，其呈现的画面的分辨率并不高，部分影片甚至连720P的分辨率水平都无法达到，这便使得用户的观看效果和体验大打折扣。
除去怀旧电影系列，部分本地资源画面质量良莠不齐，所以也可能会遇到画面不高清的情况，如果要在大屏上观看，分辨率便无法达到正常水平，尤其是使用投影仪观看，投射画面一般在百吋以上，部分设备更是能达到300吋，这样对画面分辨率的要求也就更高。此时就需要超分辨率技术的介入，使用后用户能快速看到高清影片，无需费力去找更多资源。
目前搭载该项技术的大屏设备相对稀缺，大部分仅支持对画面色彩及细节进行处理，无法智能提升图像的分辨率，而国内配备超分辨率技术的智能投影当前仅有当贝X5，该款投影仪在MT9679芯片的支持下，可利用更高效的AI算法，智能分辨不同类型影片，逐帧修复重塑画质。下图为设备开启XSuper超分辨率功能后的对比效果：
可以看到使用超分辨率功能后，画面明显更加清晰自然，人物面部细节一览无余。在重塑过程中，不止在清晰度方面，画面的对比度、色彩饱和度同样也得到提高，影片整体实现了像素级的优化。
以上就是超分辨技术的原理及其场景应用的全部内容。超分辨率技术的运用可以重建更多细节、提高画面精度，在各个领域都有着独特的应用价值。目前大屏端采用该项技术的设备相对具备超前意识，倚赖这项前沿技术，用户在观看影片时能够有更好大屏体验。