Me gusta coleccionar fotos geniales y usarlas como fondos de pantalla o para otras cosas. A menudo, los artistas publican solo versiones de baja resolución, probablemente por miedo al robo.
Ejemplo:
Ahora, si quiero usar eso como fondo de pantalla, tendría que mejorarlo, y obviamente eso lo haría ver borroso debido a la interpolación bicúbica. Me doy cuenta de que no hay una forma real de obtener una versión de alta resolución de una imagen de baja resolución, porque la información simplemente no está allí.
Dicho esto, me pregunto si se han desarrollado heurísticas para la mejora de escala con una pérdida de calidad menos aparente. Es probable que estén optimizados para tipos de imagen específicos. Para imágenes fotorrealistas, para dibujos animados con grandes áreas planas, para pixel art ...
Un algoritmo que conozco es la talla de costura . Funciona para algunos tipos de imágenes, especialmente aquellas con un fondo simple, sin detalles o sin interés, y un tema que se destaca fuertemente. Pero está lejos de ser de uso general. Aplicarlo a la imagen de arriba produce esto . Parece bastante nítido, pero las proporciones están terriblemente distorsionadas porque el algoritmo no está diseñado para este tipo de imágenes.
Otro es el algoritmo de escalado de Pixel art . Esos son completamente inadecuados para cualquier cosa que no sea pixel art real que está pixelizado para empezar. Por ejemplo, probé el binario de windows scale2x en mi foto, pero su salida era casi indistinguible de la escala del vecino más cercano porque el algoritmo no detectó ningún fragmento pixelado aislado para trabajar.
Algo más que intenté fue: amplié la imagen en Photoshop con interpolación bicúbica, luego apliqué una máscara de enfoque. El resultado se ve bastante mal. La mancha roja en realidad se redimensiona razonablemente bien, pero la paloma está lejos de serlo.
Lo que estoy buscando es alguna aplicación que haga un intento de mayor esfuerzo para escalar cualquier imagen de entrada mientras minimiza el desenfoque. Si conoces alguno, te lo agradeceré. Tenga en cuenta que la precisión subjetiva y la nitidez del resultado es lo que importa ... el resultado no necesita ser completamente fiel a la imagen pequeña original.