Существуют ли алгоритмы для увеличения разрешения изображения?

Question

Существуют ли какие-либо алгоритмы или инструменты, которые могут увеличить разрешение изображения - помимо простого увеличения, которое делает каждый отдельный пиксель на изображении немного больше?

Я понимаю, что такой алгоритм должен был бы изобретать пиксели, которые на самом деле не существуют в исходном изображении, но я решил, что может быть какой-то алгоритм, который мог бы разумно определить, какие пиксели добавить к изображению, чтобы увеличить его разрешение ,

Answer 1

Интерполяция: Image Scaling

Answer 2

Лупы изображения рискованно. Вне определенного момента, увеличение изображений - это безумное поручение; вы не можете магически синтезировать бесконечное количество новых пикселей из воздуха. И интерполированные пиксели никогда не бывают хорошими, как реальные пиксели. Вот почему более искусственно увеличивать изображение Лены 512x512 на 500%. Было бы разумнее найти более высокое разрешение сканирования или изображение того, что вам нужно *, чем было бы увеличить его в программном обеспечении.

From Jeff Atwood

Answer 3

Наиболее порядочные графические редактора имеют сглаживающие/интерполяционные фильтры, чтобы сделать этот вид изменения размера/перекомпоновки, например, IrfanView, который дает вам несколько вариантов фильтров интерполяции. См. Lanczos resampling. Программа преобразования ImageMagick позволяет это сделать и после указания filter

Answer 4

Если вам нужно сделать это алгоритмически, ознакомьтесь с ссылкой Image Scaling, предложенной Draemon. На какой платформе вы будете делать эти интерполяции? В большинстве графических библиотек будет реализовано множество подходов, позволяющих сбалансировать скорость и качество.

Если вам просто нужно изменить размер некоторых изображений, я рекомендую GIMP. Он может изменять размеры изображений различными способами, по крайней мере, один из них должен давать отличные результаты в любой ситуации.

Как указывают другие, вы не можете ожидать, что метод масштабирования придумает информацию, которая не находится в исходном изображении. Поэтому вы не можете ожидать, что это будет похоже на моменты в CSI, где они «увеличивают и улучшают», чтобы увидеть номер на номерной знак, который был безнадежно размыт в исходном изображении.

Answer 5

Для получения актуальных алгоритмов image interpolation.

Простой ответ на ваш вопрос: «Да, есть алгоритмы, но ни один из них не очень хорош». Как вы упомянули в вопросе, ограничивающим фактором является необходимость изобретать пиксели, чтобы увеличить разрешение за небольшую величину. (Вот почему вы не можете действительно прочитать номер номерного знака от отражения в чьих-то очках от фотографии, снятой с камеры видеонаблюдения, как в CSI: Майами.)

Если все, что вы хотите do - создать более крупное изображение (для настенного навеса или подобное), то вы можете использовать plugin for Photoshop, который будет сглаживать переходы между пикселями с использованием существующей информации. Он не может создавать новые пиксели, но он может избавиться от этого квадратного, неровного вида.

Answer 6

Добавление к предыдущим ответам: Обратите внимание, что ответ на ваш вопрос во многом зависит от того, что именно вы подразумеваете под разрешающей способностью - устройства отображения, устройства захвата или устройства просмотра (т. Е. Человеческого глаза.) Я предполагаю, что вы говорите о растровых изображениях (проблема не будет существовать для векторных изображений.)

должен принять, что изображение, сделанное с более высоким разрешением, будет содержать больше информации об изображении (то есть детали), чем изображение той же сцены, выполненное с более низким разрешением. Существует никоим образом, чтобы добавить эту информацию из воздуха. Алгоритмы масштабирования синтезируют некоторую информацию на основе предположения о непрерывности между элементами дискретного растрового изображения. Эта «новая» информация на самом деле не нова, но получена из ранее существовавшей информации о снимке, поэтому нельзя считать, что она имеет 100% вероятность совпадения исходной сцены. Более эффективные алгоритмы могут давать лучшие вероятности, но их результаты всегда будут иметь вероятность совпадения меньше 1.

Answer 7

Вы можете попробовать векторизовать изображение с помощью инструментов, таких как autotrace или potrace, и использовать его в любом разрешении. Но это вычислительно дорого, поэтому вы получаете изображение с несколькими цветами/функциями и даже меньше, если вам нужно быстро работать на нем.

Answer 8

Существует статья SIGGRAPH 2007 о масштабировании изображений, поддерживающих контент. Вы можете увидеть демо на youtube. Это зависит от приложения, но, скорее всего, это будет излишним.

Answer 9

В некоторых случаях могут помочь алгоритмы с высоким разрешением. я не знаю, все, что вовлечено (мягкий/аппаратные & исходные изображения необходимо), но если вам интересно, вот некоторые ссылки:

http://almalence.com/doc/superresolution-comparison/ (похоже PhotoAcute тарифов Almalence самый лучший из тех, испытанных в этом статья - $ 30 или $ 150). Они находятся по адресу: www. PhotoAcute точка ком

марковские случайные поля для SR - пакет свободного программного обеспечения (MIT & проект Microsoft) http://people.csail.mit.edu/billf/project%20pages/sresCode/Markov%20Random%20Fields%20for%20Super-Resolution.html

Answer 10

Одним из способов увеличения разрешения является принятием нескольких экспозиций, укрупняется до ого площадного (2x линейных оба путей) и использовать программное обеспечение стекирования для объединения изображений. Окончательное изображение будет лучше любого из оригиналов.