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JLMR Micro Super Resolution Algorithm国产微超分算法DEMO

一、简介

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:
在这里插入图片描述

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。

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