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基于卷积神经网络的图像插值滤波：方法演进、应用拓展与性能洞察
一、引言
1.1研究背景与意义
在数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于各个领域。从日常生活中的照片、视频，到医疗领域的医学影像，再到工业生产中的机器视觉，图像的质量和处理效果直接影响着信息的传递和应用的准确性。图像插值滤波作为数字图像处理的关键技术，旨在通过对图像像素的处理，改善图像质量，增强图像特征，为后续的图像分析和应用提供更优质的数据基础。
传统的图像插值滤波方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，基于数学模型和信号处理原理，在一定程度上能够实现图像的去噪、平滑和边缘检测等功能。然而，随着图像应用场景的日益复杂和对
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