Sobremuestreo
El proceso de aumentar la resolución de una imagen o señal añadiendo píxeles y estimando la información faltante mediante interpolación o técnicas de aprendizaje profundo.
El sobremuestreo se refiere a aumentar la cantidad de píxeles de una imagen más allá de su resolución original. Al escalar una imagen de 256x256 a 1024x1024, aproximadamente el 93.75% de los datos de píxeles deben sintetizarse mediante estimación.
- Vecino más cercano: Copia el valor del píxel más cercano. Produce artefactos de bloques pero preserva bordes duros, adecuado para pixel art. Coste computacional insignificante
- Bilineal: Promedio ponderado de los cuatro píxeles más cercanos. Resultados suaves pero difumina los bordes
- Bicúbica: Polinomio cúbico ajustado a los 16 píxeles circundantes, equilibrando nitidez y suavidad
- Lanczos: Filtro sinc con ventana que mantiene la nitidez
Los modelos de superresolución por aprendizaje profundo (SRCNN, ESRGAN, Real-ESRGAN) aprenden patrones de alta frecuencia de datos de entrenamiento y generan texturas y bordes estimados.
Un ejemplo de elección: bilineal para renderizado en tiempo real, bicúbica o Lanczos para impresión, y superresolución con IA cuando se prioriza la calidad.