Upscaler slike

Številna spletna mesta obljubljajo "povečanje velikosti z umetno inteligenco", zaradi česar je majhna fotografija videti, kot da je bila posneta s profesionalno opremo. To orodje naredi nekaj bolj poštenega: poveča vašo sliko z resničnimi, desetletja starimi, matematično dobro razumljenimi algoritmi za ponovno vzorčenje – ista družina, ki se uporablja v profesionalni programski opremi za urejanje slik, dolgo preden je kdo karkoli imenoval "AI" – in vam natančno pokaže, kako se to primerja s skaliranjem, ki ga vaš brskalnik že izvaja brezplačno.

Implementirana sta dva resnično različna algoritma, ne en algoritem z dvema oznakama. Lanczosovo ponovno vzorčenje uporablja okensko jedro sinc – sinc(x), pomnoženo s sinc(x/a) znotraj polmera podpore a=3 –, ki deluje kot skoraj idealen nizkopasovni filter in teži k ustvarjanju najostrejših robov z najvišjim kontrastom od obeh. Bikubično ponovno vzorčenje uporablja klasično jedro kubične konvolucije Keys (1981) z a=-0,5 (enakovredno zlepku Catmull-Rom), delno razdeljen kubični polinom s polmerom podpore 2, ki daje bolj gladke, mehkejše rezultate z manj zvonjenja blizu trdih robov. Oba sta uporabljena kot pristna ločljiva konvolucija: vsaka vrstica se najprej vzorči vodoravno, nato pa se vsak stolpec vzorči navpično, pri čemer se uteži jedra izračunajo na izhodno slikovno piko in normalizirajo, tako da je vedno vsota 1.

Za primerjavo, orodje tudi upodablja enako povečavo z uporabo brskalnikovega lastnega privzetega skaliranja drawImage (imageSmoothingEnabled = true, privzeta kakovost) – hitra metoda bilinearne družine, h kateri se vrne vsako orodje, ki temelji na platnu, če ne izvaja nič boljšega. Če ga postavite poleg izbranega Lanczosovega ali bikubičnega rezultata, postane vidna vrednost pravega ponovnega vzorčenja: ostrejši robovi in ​​manj zamegljenosti pri isti ciljni ločljivosti iz istih izvornih slikovnih pik.

Česar to orodje ne bo naredilo, je izumiti podrobnosti, ki niso bile nikoli zajete. Nobena nevronska mreža ne ugiba, kako bi "naj" izgledala zamegljena lisa las ali oddaljena registrska tablica - vsaka izhodna slikovna pika je matematično definirana utežena kombinacija resničnih izvornih slikovnih pik. Izberite 2x, 3x ali 4x, izberite Lanczos ali bicubic in prenesite rezultat kot PNG v polni ločljivosti. Vse deluje lokalno z brskalnikovim lastnim API-jem Canvas 2D in ImageData – vaša slika ni nikoli nikamor naložena.