Super-Resolution-Techniken lassen sich grob in folgende Kategorien einteilen:

• Traditionelle interpolationsbasierte Methoden (Bilinear, Bikubisch, Lanczos);
• Deep-Learning-basierte Super-Resolution (CNNs, GANs, Transformer).

Traditionelle Interpolationsbasierte Methoden

Interpolation ist einer der einfachsten Ansätze zur Super-Resolution, bei dem fehlende Pixel basierend auf den Werten der umliegenden Pixel geschätzt werden. Alle gängigen Interpolationsverfahren nutzen cv2.resize(), wobei sich jedoch der Parameter interpolation unterscheidet:

super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)

Nächster-Nachbar-Interpolation

• Kopiert den Wert des nächstgelegenen Pixels an die neue Position;
• Erzeugt scharfe, aber blockartige Bilder;
• Schnell, aber es fehlt an Glätte und Details.

interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Bilineare Interpolation

• Mittelt vier benachbarte Pixel, um den neuen Pixelwert zu schätzen;
• Erzeugt glattere Bilder, kann jedoch Unschärfe verursachen.

 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Bikubische Interpolation

• Verwendet einen gewichteten Durchschnitt von 16 umliegenden Pixeln;
• Bietet bessere Glätte und Schärfe im Vergleich zur bilinearen Interpolation.

 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Lanczos-Interpolation

• Verwendet eine Sinc-Funktion zur Berechnung der Pixelwerte;
• Bietet bessere Schärfe und minimales Aliasing.

 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Obwohl interpolationsbasierte Methoden recheneffizient sind, gelingt es ihnen oft nicht, feine Details und Texturen wiederherzustellen.

Deep-Learning-basierte Super-Resolution

Vorgefertigte Super-Resolution-Modelle:

• ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Schnell und effizient für Echtzeit-SR;
• FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Ein leichtgewichtiges Netzwerk, optimiert für Geschwindigkeit;
• LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Nutzt progressives Upscaling für bessere Details.

 # Load pre-trained model
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel("path/to/model.pb")
sr.setModel("model_name", scale_factor)  # Using 4x upscaling

# Apply super-resolution
high_res_image = sr.upsample(image)