Techniques de Super-Résolution
Super-résolution (SR), ensemble de techniques visant à améliorer la résolution des images, permettant d’obtenir des détails plus nets et une qualité supérieure. Ces méthodes sont largement utilisées dans divers domaines, notamment le traitement vidéo et l’amélioration d’images assistée par l’IA.
Les techniques de super-résolution peuvent être globalement classées en :
- Méthodes traditionnelles basées sur l’interpolation (bilinéaire, bicubique, Lanczos) ;
- Super-résolution basée sur l’apprentissage profond (CNN, GAN, Transformers).

Méthodes traditionnelles basées sur l'interpolation
L'interpolation est l'une des approches les plus simples pour la super-résolution, où les pixels manquants sont estimés à partir des valeurs des pixels environnants. Toutes les techniques d'interpolation courantes incluent cv2.resize()
, mais le paramètre interpolation
diffère :
super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)
Interpolation du plus proche voisin
- Copie la valeur du pixel le plus proche à la nouvelle position ;
- Produit des images nettes mais avec un effet de blocs ;
- Rapide mais manque de douceur et de détails.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST
Interpolation bilinéaire
- Fait la moyenne de quatre pixels voisins pour estimer la nouvelle valeur du pixel ;
- Produit des images plus lisses mais peut introduire du flou.
interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR
Interpolation bicubique
- Utilise une moyenne pondérée de 16 pixels environnants ;
- Offre une meilleure douceur et netteté par rapport à l'interpolation bilinéaire.
interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC
Interpolation Lanczos
- Utilise une fonction sinc pour calculer les valeurs des pixels ;
- Offre une meilleure netteté et un effet d'aliasing minimal.
interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4
Bien que les méthodes basées sur l'interpolation soient efficaces sur le plan computationnel, elles ne parviennent souvent pas à restaurer les détails fins et les textures.
Super-résolution basée sur l'apprentissage profond
Modèles de super-résolution pré-entraînés :
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network) : rapide et efficace pour la super-résolution en temps réel ;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN) : réseau léger optimisé pour la vitesse ;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network) : utilise un suréchantillonnage progressif pour de meilleurs détails.
# 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)
Swipe to start coding
Vous disposez d'une image
en basse résolution :
- Appliquer la méthode d'interpolation bicubique avec un facteur d'agrandissement de 4x et stocker le résultat dans
bicubic_image
; - Définir et créer un objet réseau de neurones profond dans la variable
sr
; - Charger le modèle à partir de
model_path
; - Définir le nom
espcn
et un facteur d'agrandissement de 4x ; - Appliquer la méthode de super-résolution DNN et stocker le résultat dans
dnn_image
.
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Super-résolution (SR), ensemble de techniques visant à améliorer la résolution des images, permettant d’obtenir des détails plus nets et une qualité supérieure. Ces méthodes sont largement utilisées dans divers domaines, notamment le traitement vidéo et l’amélioration d’images assistée par l’IA.
Les techniques de super-résolution peuvent être globalement classées en :
- Méthodes traditionnelles basées sur l’interpolation (bilinéaire, bicubique, Lanczos) ;
- Super-résolution basée sur l’apprentissage profond (CNN, GAN, Transformers).

Méthodes traditionnelles basées sur l'interpolation
L'interpolation est l'une des approches les plus simples pour la super-résolution, où les pixels manquants sont estimés à partir des valeurs des pixels environnants. Toutes les techniques d'interpolation courantes incluent cv2.resize()
, mais le paramètre interpolation
diffère :
super_res_image = cv2.resize(image, None, fx=4, fy=4, interpolation=interpolation_param)
Interpolation du plus proche voisin
- Copie la valeur du pixel le plus proche à la nouvelle position ;
- Produit des images nettes mais avec un effet de blocs ;
- Rapide mais manque de douceur et de détails.
interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST
Interpolation bilinéaire
- Fait la moyenne de quatre pixels voisins pour estimer la nouvelle valeur du pixel ;
- Produit des images plus lisses mais peut introduire du flou.
interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR
Interpolation bicubique
- Utilise une moyenne pondérée de 16 pixels environnants ;
- Offre une meilleure douceur et netteté par rapport à l'interpolation bilinéaire.
interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC
Interpolation Lanczos
- Utilise une fonction sinc pour calculer les valeurs des pixels ;
- Offre une meilleure netteté et un effet d'aliasing minimal.
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Bien que les méthodes basées sur l'interpolation soient efficaces sur le plan computationnel, elles ne parviennent souvent pas à restaurer les détails fins et les textures.
Super-résolution basée sur l'apprentissage profond
Modèles de super-résolution pré-entraînés :
- ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network) : rapide et efficace pour la super-résolution en temps réel ;
- FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN) : réseau léger optimisé pour la vitesse ;
- LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network) : utilise un suréchantillonnage progressif pour de meilleurs détails.
# 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)
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en basse résolution :
- Appliquer la méthode d'interpolation bicubique avec un facteur d'agrandissement de 4x et stocker le résultat dans
bicubic_image
; - Définir et créer un objet réseau de neurones profond dans la variable
sr
; - Charger le modèle à partir de
model_path
; - Définir le nom
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dnn_image
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