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它采用高阶退化过程模拟现实世界的图像退化，并引入光谱归一化判别器，使得模型对真实模糊、噪声图像的超分辨率重建能力大大增强，推动了技术在实际应用中的落地。2014年，Dong等人提出的SRCNN是深度学习应用于单图像超分辨率的里程碑式工作。尽管网络结构浅层，但SRCNN的性能显著超越了传统的双三次插值等算法，证明了深度学习在该任务上的巨大潜力，为后续研究奠定了坚实的基础。随着深度学习的崛起，尤其是卷
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