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摘要

本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。

一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）

1. 技术背景与核心指标

超分辨率（SR） 是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率（HR）图像的技术，广泛应用于监控视频增强、医学影像分析等领域。

• 评价指标：
  • PSNR（峰值信噪比）：衡量像素误差，值越高越好（一般≥30dB）
  • SSIM（结构相似性）：衡量结构一致性，值越接近1越好