摘要
插值算法作为数字图像处理和计算机视觉领域的关键技术，在图像放大、图像恢复、三维重建等方面具有广泛的应用。
传统的插值算法，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等，往往存在图像边缘模糊、锯齿效应等问题，难以满足日益增长的对高分辨率、高质量图像的需求。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人工神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习能力，为插值算法的研究提供了新的思路。
本文首先介绍了插值问题的背景及意义，以及传统插值算法的局限性，进而阐述了人工神经网络在插值算法中的优势。
然后，本文综述了基于人工神经网络的插值算法的研究现状，详细介绍了不同网络结构、训练策略和优化方法，并比较了它们在不同应用场景下的性能优劣。
最后，本文总结了基于人工神经网络的插值算法的未来发展趋势，并展望了其在更广泛领域中的应用前景。
关键词：插值算法；人工神经网络；深度学习；图像处理；计算机视觉
插值算法旨在根据已知数据点估计未知数据点的值，其在数字图像处理、信号处理、计算机图形学等领域中扮演着至关重要的角色。
在数字图像处理中，插值算法常用于图像放大、图像旋转、图像变形等操作，以提高图像的分辨率和视觉质量。
例如，在将低分辨率图像放大为高分辨率图像时，插值算法可以根据周围像素的值估计出新增像素的值，从而生成更加清晰锐利的图像。
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