Técnicas de Superresolución
Las técnicas de super-resolución pueden clasificarse ampliamente en:
- Métodos tradicionales basados en interpolación (Bilineal, Bicúbica, Lanczos);
- Super-resolución basada en aprendizaje profundo (CNNs, GANs, Transformers).
Métodos tradicionales basados en interpolación
La interpolación es uno de los enfoques más simples para la super-resolución, donde los píxeles faltantes se estiman en función de los valores de los píxeles circundantes. Todas las técnicas comunes de interpolación incluyen cv2.resize()
, pero el parámetro interpolation
varía:
Interpolación por vecino más cercano
- Copia el valor del píxel más cercano a la nueva ubicación;
- Produce imágenes nítidas pero con apariencia de bloques;
- Rápido pero carece de suavidad y detalle.
Interpolación Bilineal
- Promedia cuatro píxeles vecinos para estimar el nuevo valor del píxel;
- Produce imágenes más suaves, pero puede introducir desenfoque.
Interpolación Bicúbica
- Utiliza un promedio ponderado de 16 píxeles circundantes;
- Ofrece mayor suavidad y nitidez en comparación con la interpolación bilineal.
Interpolación Lanczos
- Utiliza una función sinc para calcular los valores de los píxeles;
- Proporciona mejor nitidez y un aliasing mínimo.
Si bien los métodos basados en interpolación son computacionalmente eficientes, a menudo no logran restaurar detalles finos y texturas.
Superresolución Basada en Aprendizaje Profundo
Modelos Preentrenados de Superresolución:
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Rápido y eficiente para superresolución en tiempo real;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Red ligera optimizada para la velocidad;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Utiliza escalado progresivo para obtener mejores detalles.
Tarea
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Se proporciona una image
con baja resolución:
- Aplicar el método de interpolación bicúbica con un aumento de escala de 4x y almacenar el resultado en
bicubic_image
; - Definir y crear un objeto de red neuronal profunda en la variable
sr
; - Leer el modelo desde
model_path
; - Establecer el nombre
espcn
y la escala 4x; - Aplicar el método de super-resolución DNN y almacenar el resultado en
dnn_image
.
Solución
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