超分辨率技术是提升图像清晰度的关键方法，涉及插值和复原阶段。插值算法如最近邻、双线性等通过像素估算高分辨率细节；卷积神经网络（CNN）通过学习映射关系实现重建。这两种方法在图像处理领域有广泛应用。
超分辨率技术是一种通过图像处理算法将低分辨率图像提升为高分辨率图像的方法。在计算机视觉领域，超分辨率重建是一个重要的研究方向，它可以在图像细节丢失的情况下增加图像的清晰度和细节。
超分辨率重建的目标是从给定的低分辨率图像中还原出高分辨率图像。这个过程可以通过插值和复原两个阶段来实现。插值阶段是根据已有的低分辨率图像，通过某种插值算法来估计像素间的细节差异。复原阶段则是根据插值结果和其他辅助信息，通过一些复原算法来恢复高分辨率图像的细节。
在超分辨率技术中，有许多不同的算法被提出和应用。下面将介绍两种常见的超分辨率重建算法：插值算法和卷积神经网络算法。
- 插值算法
插值算法是一种基于像素间插值的方法，常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值。这些算法通过对低分辨率图像中的像素进行插值计算，来估计高分辨率图像中像素的值。
下面是一个使用最近邻插值算法的示例代码：
import cv2
def nearest_neighbor_interpolation(image, scale
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