现在的超极本分辨率问什么这么高啊

happy1158 2015-06-15 09:59:30

各款主流的超极本，有个共性就是分辨率都很高，在Windows下体验不佳。既然这样为什么高厂商都还出高分辨率呢？

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treetor 2015-06-17

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跟人觉得跟风呗，看人家苹果除了视网膜屏。有不同高论的可以分享出来啊

（面向深度学习的光谱超分辨率：成就和挑战）光谱超分辨率是一种从RGB图像获取高光谱图像的重要技术，可以有效地克服高光谱图像获取成本高、空间分辨率低的缺点。从线性插值到稀疏恢复，光谱超分辨率技术得到了快速发展。在过去的五年里，随着深度学习在各种计算机视觉任务中的起飞，基于深度学习的光谱超分辨率算法也出现了爆炸式增长。从残差学习到物理建模，用于光谱超分辨率的基于深度学习的模型多种多样。本文收集了几乎所有基于深度学习的sSR算法，并根据它们的主要贡献进行了综述，涉及网络架构，特征提取和物理建模。

NVIDIA超分辨率开启详细教程

(论文阅读）图像超分辨率的回顾与展望 1 引言图像超分辨率（super-resolution,SR）是指利用算法将图像从低分辨率（low resolution,LR）恢复到高分辨率（high resolution,HR）的过程，是计算机视觉和图像的重要技术之一。图像超分辨率技术根据其输入输出不同大致可分为三类，即多图像、视频和单图像超分辨率。 2 超分辨率技术的分类 2.1 多图像超分辨率 多图像超分辨率方法利用多幅LR图像得到一幅真实且清晰的HR图像，主要采用基于重建的算法，即试图通过模拟图像形成模

超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像, 目前应用较多的应用场景是图像及视频分辨率提高，比如可以提高以往影视作品或图像的分辨率，提高视觉感官效果；或是解决视频经有损压缩后导致视频效果退化问题。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。

摘要：光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约。光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量，突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制。本文对近年来基于深度学习的光场超分辨率技术研究进展进行了全面综述，梳理了网络框架和典型算法，并进行了实验对比分析。最后，总结了光场超分辨率领域面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。

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