Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

相机4k 用于为 4K 相机捕获超高分辨率图像的 Java API

据麦姆斯咨询报道，近日，中国芯片企业午芯高科技有限公司（简称“午芯高科”）宣布在全球范围内推出基于其SWOT开发平台的“电容式”MEMS高性能数字气压传感器——WXP380，相比传统MEMS传感器芯片，其创新的WXP380实现了芯片面积小、性能参数优异且一致性好、成本低等优点。SWOT开发平台提高了WXP380“电容式”气压传感器的精度、分辨率和温度稳定性等性能，长期稳定可靠，达到了业界领先水平，而且获得了多项核心自主知识产权。 高性能： - “电容式”噪声超低的高精度MEMS气压传感器； - 高度差测量精确度小至2cm； - 可在很大的温度范围内（-40~85°C）实现精确而稳定的性能。

EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率 Matlab 端口。 ■ 先决条件 ■ MATLAB 2020b 图像处理工具箱统计和机器学习工具箱深度学习工具箱并行计算工具箱 ■ 如何测试 ■ 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络 ■如何对图像文件执行EDSR超分辨率■ 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍。 img = imread("MyPicture.jpg"); 24x768 输入图像imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img); imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）; ％2048x1536图像输出 ■ 如

通过超高分辨率实现无损图像压缩 ，， 。 引文 @article { cao2020lossless , title = { Lossless Image Compression through Super-Resolution } , author = { Cao, Sheng and Wu, Chao-Yuan and and Kr{\"a}henb{\"u}hl, Philipp } , year = { 2020 } , journal = { arXiv preprint arXiv:2004.02872 } , } 如果您使用我们的代码库，也请考虑 概述 这是SreC在的正式实现。 SReC将无损压缩称为超分辨率问题，并将神经网络应用于图像压缩。 SReC可以在实际运行时对大型数据集实现最新的压缩率。训练，压缩和解压缩得到完全支持，并且是开源的。 入门 我们建

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

超分辨率matlab代码FSRCNN 使用PyTorch的FSRCNN的非官方实现。 脚步 运行data_aug.m以增加训练集。 运行generate_train.m和generate_test.m为数据加载器生成h5文件。 （请注意，您可能需要在matlab代码中更改其他图像源的路径） 运行main.py 要求 python> = 3.4 火炬> = 0.4 火炬视觉 张量流 参考 朝东，陈改来，唐小鸥。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）的议事录中加速超分辨率卷积神经网络

行业文档-设计装置-基于可调谐珐波利-珀罗滤波器和阵列式探测器光谱仪的超高分辨率光谱仪.zip

近来面试的时候被问到一道面试题，是关于超高分辨率图片的读取与显示的。结果在网上找了半天超高分辨率图片资源。太难找了，所以分享出来，仅供学习用。共两张图片：一张是70M, 一张是140M。

基于ZYNQ MPSOC 超高清视频处理