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摘要
双目图像超分辨率融合了双目视觉和图像超分辨率的理论与技术，为计算机
视觉、虚拟现实和工业机器人等领域带来了广泛的应用前景。随着深度学习模型
性能的不断提升，双目图像超分辨率已经逐渐由传统的插值和图像重构方法转向
深度学习领域。然而，目前基于深度学习的双目图像超分辨率方法仍然面临一些
挑战。首先，双目图像视图间和视图内的信息尚未得到充分利用，导致重建图像
的质量和清晰度受到限制。其次，这些方法存在着高计算复杂度和大量参数的问
题，限制了它们在实际应用中的效率和速度。为了进一步提高重建图像的
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