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目前做超分算法基本还是以AI训练为主但是AI基本上都是基于既定场景的训练。而传统的算法基本上都是利用上下文的纹理预测、插值等方案在图像放大过程中会出现模糊或马赛克等现象。 我们基于加权概率模型利用权系数的逆向编码得到一种全新的微超分算法。为什么叫微超分是因为不需要大量的训练其次是只能给出一定程度的效果暂时仅支持一倍的提升。但是优势就是非常适合硬件化和产业化适合在各类FPGA、GPU上应用。现在将DEMO发布出来供大家的检测需要库的请留言我们可以打包成so,a,dll,lib等库。而且非常适合在HDMI、VGA以及各类显示通信协议上应用。 JLMR Micro Super Resolution Algorithm国产微超分算法DEMO 二、参数设置
测试过程中可以根据自己的需要设置下面的参数
三、注意事项
1、必须是标准windows下的bmp图像暂时仅做了一个bmp的图像超分 2、参数的设置根据自己的感官设定基本上能适应于各类场景只是效果可能有一些出入 3、所谓的超分有一个前提条件就是原始的小图像也要相对比较清晰超分的目的是在放大图像时尽可能的不至于出现模糊和马赛克而不是将原始图像清晰化如果需要清晰化可以考虑使用我们的图像增强技术。后续我们也会将两个技术融合。
