intel g31 g33显卡支持1440 x900 分辨率 win7 64位 驱动，驱动修改过，所以成为非认证驱动，直接确认安装就可以。 可以手动升级驱动，手动定位到 graphics文件夹下的 igdlh64.INF文件，或者卸载原来的显卡驱动，重新安装。重启后有1440*900分辨率选项，如果显示不正常，可以 进入 高级模式，列出所有模式，选择合适的分辨率和刷新率。 我的显示器需要 1440*900 32位 61赫兹。

js读取图片分辨率demo.

获取显示器所有能支持的分辨率

调试MS1824分辨率需要知道htotal，vtotal等参数，文档说明如何用示波器测量出来的波形进行计算，文档中是以MS1820为例说明

用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

视频格式转换，支持绝大部视频格式包括部分监控视频转换为标准格式视频

Earth HD 64K，高分辨率的地球模型插件,有边界信息，十分详细，是一个插件，可以设置一些参数信息。。

开发语言：C# 基于Aforge的摄像头采集demo 1、支持采集单帧 2、支持录制视频，可导出avi，可设置编码格式，设置成XVID，文件最小 3、设置分辨率等

11个不同年份的历史影像图源。 包含高分、资源、spot等多个卫星数据 可以直接加载到图新地球

五、二维小波的多分辨率分析 1. 函数空间的逐级二剖分 空间可以逐级分解为一组逐级包含的子空间： 等效于 等效于 空间Vj 与 Wj 正交，各Wj 之间也正交： Vj 是低频空间，Wj 是高频空间。 j 是－∞到＋∞的整数，j 值愈小空间愈大。