1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着手机的普及和应用，人们对高质量视频和图像的期待日益增加。然而，由于网络传输的影响，从网络下载的或经过app网络如微信等传输后的图片或视频，其分辨率较低，影响用户使用。本课题考虑将图像超分辨算法应用于手机上，旨在从低分辨率图像中快速获取高分辨图像。现有的图像超分辨算法通常涉及大量模型训练，因此需要研究模型使用的便捷性和高效性。本课题的研究成果可以app的形式或者研究论文的形式展示出来。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

lt;!--[if !supportlists]--gt;1. lt;!--[endif]--gt;学习并熟悉图像超分辨算法的核心思想和代码实现；

lt;!--[if !supportlists]--gt;2. lt;!--[endif]--gt;学习手机的基本架构，明确超分辨算法应在哪部分进行加载并使用；

lt;!--[if !supportlists]--gt;3. lt;!--[endif]--gt;实现手机平台上的图片超分辨app开发代码并能够使用简单功能；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1-3周：查阅文献，熟悉超分辨图像的机器学习算法，熟悉手机平台架构以及app基本开发工具和流程完成开题报告；

4-6周：明确本课题的创新和实现思路，并完成基本代码框架的搭建，完成论文综述报告；

4. 主要参考文献

1. del gallego, neil patrick, and joel ilao. "multiple-image super-resolution on mobile devices: an image warping approach." eurasip journal on image and video processing2017.1 (2017): 8.

2. zeng, xiao, kai cao, and mi zhang. "mobiledeeppill: a small-footprint mobile deep learning system for recognizing unconstrained pill images." proceedings of the 15th annual international conference on mobile systems, applications, and services. acm, 2017.

3. han, wei, et al. "image super-resolution via dual-state recurrent networks." proc. cvpr. 2018.