超解析度算法是一類用於提升圖像解析度的技術，其核心目標是通過對低解析度圖像的處理來得到高解析度圖像。這類算法可以分為傳統方法和基於深度學習的方法。
傳統超解析度方法主要包括基於插值的技術，如線性插值、雙三次插值等。這些方法通過在像素之間插入新的像素來增加圖像的大小，但它們的效果有限，尤其是在處理高解析度圖像時。
深度學習超解析度方法則更加先進，能夠提取低解析度圖像中的高解析度細節信息，從而生成更加精細的高解析度圖像。這些方法包括：
SRCNN算法：基於卷積神經網路，通過三個卷積層和一個反卷積層實現超解析度。它能在速度和精度之間找到平衡點。
VDSR算法：採用更深層的卷積網路結構，逐漸學習低解析度圖像中的更多高解析度細節特徵。
SRGAN算法：一種基於生成對抗網路(GAN)的超解析度算法，能夠生成更加自然和真實的高解析度圖像。
超解析度算法的套用非常廣泛，能夠提供遠超於傳統圖像放大算法的圖像質量。隨著圖像處理理論的發展和機器學習技術的普及，這些算法的性能不斷提升，為圖像處理領域帶來了革命性的進步。