本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目，在工作环境中基本使用不到，但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做，故分享出本项目供初学者参考。

一、项目描述

 图像超分辨率 Web 对比系统
基于 Keras 的图像超分辨率（Image Super-Resolution, ISR）工具库，通过 Residual Dense Network（RDN）和 Residual in Residual Dense Network（RRDN）将低分辨率图片放大并提升画质。已封装为 Flask Web 应用，支持网页上传图片、在线推理并对比效果。

访问地址：http://127.0.0.1:5000

二、项目功能

上传图片，自动生成低分辨率退化输入
RDN 模型 x2 放大重建
Bicubic 基线对比放大
原图 / Bicubic / RDN 结果三图并排展示
计算 Y 通道 PSNR，显示 Bicubic 与 ISR 两组数值及增益

三、运行环境

操作系统：Windows
Python 3.13.5（Anaconda）
TensorFlow 2.21、Keras 3.15
Flask 3.1、Pillow 10.4、NumPy 2.1
模型权重：RDN psnr-small（本地缓存，无需联网下载）

四、项目技术

后端：Flask + ISR 库（RDN/RDN 预训练模型推理）
深度学习：TensorFlow/Keras，Residual Dense Network 架构
图像处理：PIL Bicubic 退化与重采样，BT.601 RGB→Y 通道 PSNR 评估
前端：HTML/CSS/JS，三图对比与 PSNR 数值展示
启动入口：app.py

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行

五、项目截图