本文介绍了基于参考的超分辨率重建技术，结合匹配加速和空间自适应策略。通过Python实现，将低分辨率图像提升至高分辨率，改善图像清晰度。详细代码示例展示了如何运用此方法。
标题：基于参考的超分重建：融合匹配加速和空间自适应的方法
超分重建是一项重要的计算机视觉任务，旨在将低分辨率图像提升到高分辨率，以改善图像的细节和清晰度。在本文中，我们介绍一种基于参考的超分重建方法，该方法结合了匹配加速和空间自适应的技术。我们还提供了相应的Python代码实现。
首先，我们需要导入必要的库：
import cv2
import numpy as np
接下来，我们定义一个函数来执行超分重建：
def super_resolution(ref_image, low_res_image):
# 对参考图像和低分辨率图像进行预处理
ref_image 
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