超分辨率技術（Super Resolution），是通過硬件或軟件的方法提高圖像或視頻幀的分辨率， 通過一系列低分辨率圖像獲取到高分辨率圖像的過程。

目前超分辨率技術主要可以分為兩類，單圖像超分辨率（Single Image Super Resolution,簡稱SISR）和視頻超分辨率（Video Super Resolution，簡稱VSR）。超分辨率技術不僅可以應用在一些低分辨率的老片和手機拍攝的不清晰場景中，也可以對多次壓縮的一些新電影進行恢復， 提高這些視頻質量，給客戶更好的觀看體驗。同時超分辨率技術還可以應用在清晰的視頻源中，將視頻的分辨率從1080P提高到4K，支持視頻在更大的屏幕上播放， 提供更高清的視野。比如左圖是原始圖片，右圖是經過超分技術修復后的圖像。超分辨率可以通過多種技術來實現，其中包括傳統的插值方法和基于深度學習的方法。

基于傳統插值的實現

傳統的插值方法（如最鄰近插值、雙線性插值或插雙三次插值）往往使用相鄰幀之間的像素插值來增加分辨率。如下圖所示：

插值算法有它的優勢和弊端，但由于這種方法會導致圖像模糊和細節丟失，應用效果不如基于深度學習的實現。

基于深度學習的實現近年來，基于深度學習的方法在視頻超分辨率中取得了顯著的進展。這些方法使用深度卷積神經網絡（CNN）或生成對抗網絡（GAN）等技術，通過學習大量訓練數據的特征和映射關系，實現從低分辨率到高分辨率的映射。這些網絡可以學習到更復雜的圖像特征，并生成更逼真的高分辨率視頻。視頻幀與幀之間存在著幀間壓縮，而超分算法正是利用了這些幀間信息，從不同的角度進行還原重建，從而生成高分辨率的視頻。總之，視頻超分辨率在許多應用領域都有廣泛的應用，包括高清視頻重建、視頻增強、監控系統、視頻會議等。它可以提高視頻的觀看體驗，使觀眾能夠獲得更清晰、更細節豐富的視頻內容。