在企业视频会议系统中，超分辨率重建技术成为了一个备受关注的热门技术。这项技术旨在通过图像处理算法将低分辨率的视频图像提升至高分辨率，从而提高视频会议的视觉质量和用户体验。本文将详细介绍超分辨率重建技术的原理和应用，并提供相应的源代码示例。
超分辨率重建技术的原理是利用计算机视觉和机器学习算法来恢复缺失的高频细节信息。在视频会议系统中，由于网络带宽和设备限制，传输和显示的视频往往具有较低的分辨率。但是，通过超分辨率重建技术，可以根据已有的低分辨率图像，推断出更多的高频细节信息，从而生成高分辨率的图像。
下面是一个简单的例子，演示了如何使用深度学习模型进行超分辨率重建：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, UpSampling2D
# 构建超分辨率重