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随着双目成像技术的发展,双目图像超分辨在近年来得到了广泛关注。不同于单幅图像超分辨,双目图像超分辨可以利用左右视角图像间的互补信息进一步提升图像重建质量。对双目图像超分辨领域的最新进展进行了综述。首先,介绍了双目成像的基本理论。接着,对现有的双目图像超分辨算法和双目图像数据集进行归纳总结。随后,在基准数据集上对几种基于深度学习的主流算法的性能进行了评测,并探究了不同训练集对超分辨算法性能的影响。最后,总结了双目图像超分辨所面临的挑战,并展望了其未来的研究方向。