As técnicas de super-resolução podem ser amplamente categorizadas em:

• Métodos tradicionais baseados em interpolação (Bilinear, Bicúbica, Lanczos);
• Super-resolução baseada em aprendizado profundo (CNNs, GANs, Transformers).

Métodos Tradicionais Baseados em Interpolação

A interpolação é uma das abordagens mais simples para super-resolução, onde pixels ausentes são estimados com base nos valores dos pixels ao redor. Todas as técnicas comuns de interpolação incluem cv2.resize(), mas o parâmetro interpolation varia:

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

Interpolação por Vizinho Mais Próximo

• Copia o valor do pixel mais próximo para a nova posição;
• Produz imagens nítidas, porém com aparência de blocos;
• Rápido, mas sem suavidade e detalhes.

interpolation_param = cv2.INTER_NEAREST

Interpolação Bilinear

• Faz a média de quatro pixels vizinhos para estimar o novo valor do pixel;
• Produz imagens mais suaves, mas pode introduzir desfoque.

 interpolation_param = cv2.INTER_LINEAR

Interpolação Bicúbica

• Utiliza uma média ponderada de 16 pixels ao redor;
• Proporciona melhor suavidade e nitidez em comparação à interpolação bilinear.

 interpolation_param = cv2.INTER_CUBIC

Interpolação Lanczos

• Utiliza uma função sinc para calcular os valores dos pixels;
• Oferece maior nitidez e mínimo efeito de aliasing.

 interpolation_param = cv2.INTER_LANCZOS4

Embora os métodos baseados em interpolação sejam computacionalmente eficientes, geralmente não conseguem restaurar detalhes e texturas finas.

Super-Resolução Baseada em Deep Learning

Modelos Pré-Treinados de Super-Resolução:

• ESPCN (Efficient Sub-Pixel Convolutional Network): Rápido e eficiente para SR em tempo real;
• FSRCNN (Fast Super-Resolution CNN): Rede leve otimizada para velocidade;
• LapSRN (Laplacian Pyramid SR Network): Utiliza upscaling progressivo para melhores detalhes.

 # 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)