Увеличение изображений с помощью искусственного интеллекта — это процесс увеличения размера изображения без значительной потери качества. Один из наиболее популярных методов это так называемая «сверточная нейронная сеть» (CNN), которая используется в таких алгоритмах, как SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network). Алгоритмы CNN уже внедряются в существующие нейронные сети, как дополнительные инструменты для обработки изображений.
Процесс увеличения маленького изображения начинается с того, что сеть анализирует пиксели исходного изображения, выделяя в нем особенности и шаблоны. Затем, используя эти данные, сеть создает предположения о том, как должен выглядеть более крупный вариант изображения. Далее она добавляет детали и текстуры на основе обучения на большом наборе изображений высокого разрешения.
После этого процесса создается новое изображение с более высоким разрешением, которое содержит больше данных по структуре, чем исходное маленькое изображение.
Итак, в общих чертах, алгоритм увеличения маленьких изображений с помощью искусственного интеллекта основан на анализе исходного изображения, обучении на больших наборах данных и добавлении деталей и текстур для создания более качественной версии изображения.
Если чуть подробнее, то при уменьшении изображения некоторые пиксели удаляются или комбинируются, что приводит к потере части графической информации. Идея алгоритма увеличения изображений состоит в том, чтобы восстановить потерянные детали и текстуры, когда уменьшали изображение, используя доступные данные и шаблоны изображения. Это возможно благодаря алгоритмам машинного обучения, которые обучаются на больших наборах данных и могут делать предположения о том, как должны выглядеть увеличенные версии изображений на основе их структуры и контекста. Это как художник: смотрит на малюсенькое изображение и рисует точно такое же большое изображение.
Таким образом, алгоритм увеличения изображений на самом деле пытается заполнить пробелы и восстановить информацию, которая была утеряна при уменьшении изображения, чтобы создать более качественную версию большого изображения.
Чтобы проверить, давайте попробуем увеличить маленькое изображение 100Х100 пикселей до 2000Х2000 пикселей. Это (100х100=10000; 2000х2000=4000000. 4000000:10000=400. Увеличение в 400 раз. Это 40000%).
Итак, поехали!
Даю реальные размеры. Для сравнения надо скачать, установить «вид» 100%, например, на Paint или на Microsoft Office 2010, чтобы можно было сравнить визуально.
 До увеличения |
После увеличения |
Как видите, качество нисколько не пострадало.
6 лучших вариантов для увеличения разрешения изображений.