图像和视频超分辨作为当前计算机视觉中一个经典而充满活力的研究领域，越来越彰显其巨大的应用潜力；而与靠前前沿的图像表示理论和先验建模方法紧密关联，成为前瞻性研究课题。本书系统地阐述了图像超分辨作为反问题建模的基础理论、关键技术与算法基础，同时阐述了变分正则化、稀疏表示和贝叶斯推理等主流建模方法，介绍了系列高效数优化方法。本书通过大量的应用实例，有机地将理论和实践结合，深入浅出介绍了若干超分辨与增强的算法专题。本书可以作为图像处理和计算机视觉领域研究人员的专业参考书，同时也可作为本科高年

肖亮。男，1976年2月生，博士，南京理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师。从事图像分析与理解、计算机视觉和高光谱遥感等研究。1999年和2004年分别获该校计算数学理学学士和计算机应用技术博士学位。2006．2008年在该校从事控制科学与工程博士后研究，2009-2010年在美国伦斯特理工学院从事博士后研究。入选江苏省青蓝工程、333工程和六大人才高峰人才计划。已发表论文近200篇，其中在IEEE-TIP、IEEE―TGRS、IEEE-JSTAR，IEEE-GRSL，IEEE-SPL，IEEE-HL，PR，PRL等靠前期刊发表论文50余篇。主持国家重点研发计划课题1项，国家自然科学基金3项等多项课题，授权国家专利9项，主持的“高性能图像与视频超分辨支撑理论与应用  技术”获江苏省科学技术奖1项。