2011-11-24 9 views

risposta

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Guarda diversi pixel contemporaneamente (un pixel centrale e i suoi vicini). Usa il contrasto per dividere il gruppo in pixel chiari e scuri (pensatelo come bitmap a 1 bit). Quindi usa questo per riconoscere un modello che questi pixel formano (ad esempio una linea diagonale) e restituisce una versione ingrandita predefinita di quel modello, colorata con i pixel di origine.

ad es. se si nota che i pixel adiacenti formano tale forma:

X . . 
. X . 
. . X 

allora si può uscita maggiore risoluzione versione di esso:

xXXx...... 
..xXXx.... 
....xXXx.. 
......xXXx 

Le aree di rilevazione modelli si sovrappongono continuità (o un altro modo di pensare su di esso che guarda più pixel per il contesto, ad esempio per distinguere la linea diagonale dall'angolo arrotondato).

A causa del riconoscimento di pattern, hq2x funziona bene solo su immagini a fumetti ad alto contrasto. Con le immagini naturali, con molti bordi sfocati e linee anti-alias, l'algoritmo non rileva i pattern e finisce semplicemente per interpolare l'immagine.

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