Güzel resimler toplamayı ve duvar kağıdı olarak veya başka şeyler için kullanmayı seviyorum. Çoğu zaman, sanatçılar sadece hırsızlık korkusu nedeniyle sadece düşük çözünürlüklü sürümleri yayınlarlar.
Misal:
Şimdi, bunu bir duvar kağıdı olarak kullanmak istersem, onu yükseltmeliyim ve açıkçası bu, bikubik enterpolasyon nedeniyle bulanık görünmesini sağlayacaktı. Düşük çözünürlüklü bir resimden yüksek çözünürlüklü bir sürüm almanın gerçek bir yolu olmadığının farkındayım, çünkü bilgi sadece orada değil.
Bununla birlikte, sezgisel tarama işleminin daha az belirgin kalite kaybı ile yükseltmek için geliştirilmiş olup olmadığını merak ediyorum. Bunlar muhtemelen belirli görüntü türleri için optimize edilmiştir. Fotogerçekçi resimler için, geniş düz alana sahip karikatürler için, piksel sanatı için ...
Farkına vardığım bir algoritma Dikiş Oyma . Bazı tür resimler için, özellikle de sade, süssüz veya ilgisiz bir arka plana sahip olanlar ve güçlü bir şekilde öne çıkan bir konu için çalışır. Ama genel amaçlı olmaktan çok uzak. Yukarıdaki pic uygulayarak üreten bu . Oldukça keskin görünüyor, ancak algoritma bu tür bir resim için tasarlanmadığı için oranlar korkunç derecede bozuk.
Diğeri ise Pixel art ölçekleme algoritmalarıdır . Bunlar, başlangıçta pikselleştirilen gerçek piksel sanatından başka bir şey için tamamen uygun değildir. Örneğin, benim pic üzerinde scale2x windows ikili denedim , ancak algoritması çalışmak için herhangi bir izole piksel parçaları tespit etmedi çünkü çıktı en yakın komşu ölçekleme neredeyse ayırt edilemez.
Denediğim başka bir şey: Photoshop'taki görüntüyü bikubik enterpolasyonla büyüttüm, ardından kesilmemiş maske uyguladım. Sonuç oldukça kötü görünüyor. Kırmızı leke aslında oldukça iyi bir şekilde yeniden boyutlandırılmıştır, ancak güvercin ondan uzaktır.
Aradığım şey, bulanıklığı en aza indirirken herhangi bir giriş görüntüsünü yükseltmek için en iyi çaba girişiminde bulunan bazı uygulama. Eğer herhangi birini biliyorsanız, minnettar olacağım. Sonucun öznel güzelliği ve keskinliğinin önemli olduğuna dikkat edin ... sonucun orijinal küçük görüntüye tamamen sadık olması gerekmez.