Збільшувач зображень

Багато сайтів обіцяють «AI-збільшення», яке робить маленьке фото схожим на знімок професійною камерою. Цей інструмент робить дещо чесніше: він збільшує ваше зображення, використовуючи справжні, перевірені десятиліттями, математично глибоко вивчені алгоритми передискретизації — ту саму родину, що застосовувалася в професійному програмному забезпеченні для редагування зображень задовго до того, як хтось назвав щось «AI», — і точно показує, як це порівнюється з масштабуванням, яке ваш браузер уже виконує безплатно.

Реалізовано два справді різні алгоритми, а не один із двома назвами. Передискретизація Ланцошем використовує віконне sinc-ядро — sinc(x), помножене на sinc(x/a) у межах радіусу носія a=3, — яке діє як майже ідеальний низькочастотний фільтр і зазвичай дає найрізкіші, найконтрастніші краї з обох. Бікубічна передискретизація використовує класичне ядро кубічної згортки Кіза (1981) з a=-0.5 (еквівалентне сплайну Катмулла–Рома), кусково-кубічний поліном із радіусом носія 2, який дає гладкіші, м'якіші результати з меншим дзвоном біля різких країв. Обидва застосовуються як справжні роздільні згортки: спочатку кожен рядок передискретизується горизонтально, потім кожен стовпець — вертикально, ваги ядра обчислюються для кожного вихідного пікселя й нормалізуються так, щоб їхня сума завжди дорівнювала 1.

Для порівняння інструмент також показує те саме збільшення за допомогою вбудованого в браузер масштабування drawImage (imageSmoothingEnabled = true, якість за замовчуванням) — швидкий метод із родини білінійних, до якого вдається кожен інструмент на основі canvas, якщо не реалізує нічого кращого. Розташування його поруч із вашим результатом Ланцоша чи бікубічним робить цінність справжньої передискретизації очевидною: чіткіші краї та менше розмиття за тієї самої цільової роздільної здатності з тих самих вихідних пікселів.

Чого цей інструмент не робитиме, так це вигадувати деталі, яких ніколи не було знято. Немає нейронної мережі, що вгадує, як «мала б» виглядати розмита пасма волосся чи далекий номерний знак, — кожен вихідний піксель є математично визначеною зваженою комбінацією справжніх вихідних пікселів. Виберіть 2x, 3x або 4x, оберіть Ланцоша чи бікубічний метод і завантажте результат у форматі PNG з повною роздільною здатністю. Усе виконується локально за допомогою власних API Canvas 2D та ImageData браузера — ваше зображення нікуди не передається.