新算法使照片放大3倍而不会失真

左侧的小图像是原始图像，右侧的图像是通过SR算法放大的图像

以色列魏兹曼科学研究所的计算机科学家最近开发了一种新的超分辨率（超分辨率照片美化算法，SR）图像放大算法. 这种新算法可以使照片在放大3倍后仍具有良好的细节表现和一定的清晰度.

目前，有两种主要方法可以实现SR算法. 一种是基于插值的. 通过对多个低分辨率图像进行亚像素精度平移采样，然后通过非均匀插值方法获得高分辨率图像. 另一个基于“学习”. 通过在中学习两张具有不同分辨率的照片以获得图像放大的学习模型，然后可以使用该学习模型来计算其他图像的高频细节. 常用的学习算法包括Freeman等提出的“ Example-base”算法和Fatal提出的“加强图像边缘统计并改善照片的高频细节”算法.

魏兹曼科学研究所提出的新SR算法是这两种方法的结合，并且可以使用单个图像来实现超分辨率图像放大. 新的SR算法基于“观察”. 首先，将原始图像多次填充像素以获得不同的图像，并且通过像素填充获得的图像的尺寸可以相同或更大. 然后对这些照片进行亚像素精度平移采样，以获得每个像素的最佳放大模型解照片美化算法，最后根据最佳需求对放大模型进行扩展，以获得细节丰富的放大图像.

作为比较，我们列出了其他几个使用不同算法来放大照片的项目，以证明这种新图像放大算法的真实强度.

NN插值算法

双三次插值算法

弗里曼算法

国王的算法

Fatler算法

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