Super-Resolution-Techniken
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 Pixelwerte auf Basis der umliegenden Pixel geschätzt werden. Alle gängigen Interpolationsverfahren nutzen cv2.resize(), wobei sich der Wert des Parameters interpolation unterscheidet:
Nächster-Nachbar-Interpolation
- Kopiert den nächstgelegenen Pixelwert an die neue Position;
- Erzeugt scharfe, aber blockartige Bilder;
- Schnell, aber es fehlt an Glätte und Details.
Bilineare Interpolation
- Mittelt vier benachbarte Pixel, um den neuen Pixelwert zu schätzen;
- Erzeugt glattere Bilder, kann jedoch Unschärfe verursachen.
Bikubische Interpolation
- Verwendet einen gewichteten Durchschnitt von 16 umliegenden Pixeln;
- Bietet bessere Glätte und Schärfe im Vergleich zur bilinearen Interpolation.
Lanczos-Interpolation
- Verwendet eine Sinc-Funktion zur Berechnung der Pixelwerte;
- Bietet bessere Schärfe und minimales Aliasing.
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, das auf Geschwindigkeit optimiert ist;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Nutzt progressives Upscaling für bessere Details.
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Gegeben ist ein image mit niedriger Auflösung:
- Anwenden der bikubischen Interpolation mit einem 4-fachen Skalierungsfaktor und Speichern des Ergebnisses in
bicubic_image; - Definieren und Erstellen eines Deep-Learning-Netzwerkobjekts in der Variablen
sr; - Laden des Modells aus dem
model_path; - Setzen des Namens
espcnund des 4-fachen Skalierungsfaktors; - Anwenden der DNN-Super-Resolution-Methode und Speichern des Ergebnisses in
dnn_image.
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Traditionelle interpolationsbasierte Methoden
Interpolation ist einer der einfachsten Ansätze zur Super-Resolution, bei dem fehlende Pixelwerte auf Basis der umliegenden Pixel geschätzt werden. Alle gängigen Interpolationsverfahren nutzen cv2.resize(), wobei sich der Wert des Parameters interpolation unterscheidet:
Nächster-Nachbar-Interpolation
- Kopiert den nächstgelegenen Pixelwert an die neue Position;
- Erzeugt scharfe, aber blockartige Bilder;
- Schnell, aber es fehlt an Glätte und Details.
Bilineare Interpolation
- Mittelt vier benachbarte Pixel, um den neuen Pixelwert zu schätzen;
- Erzeugt glattere Bilder, kann jedoch Unschärfe verursachen.
Bikubische Interpolation
- Verwendet einen gewichteten Durchschnitt von 16 umliegenden Pixeln;
- Bietet bessere Glätte und Schärfe im Vergleich zur bilinearen Interpolation.
Lanczos-Interpolation
- Verwendet eine Sinc-Funktion zur Berechnung der Pixelwerte;
- Bietet bessere Schärfe und minimales Aliasing.
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, das auf Geschwindigkeit optimiert ist;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Nutzt progressives Upscaling für bessere Details.
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