上采样
通过插值或深度学习技术添加像素并估计缺失信息，从而提高图像或信号分辨率的过程。
上采样是指将图像的像素数量增加到超出其原始分辨率。将 256x256 的图像放大到 1024x1024 时，约 93.75% 的像素数据需要通过估计来合成。
- 最近邻：复制最近像素值。产生块状伪影但保留硬边缘，适合像素艺术。计算成本可忽略不计
- 双线性：四个最近像素的加权平均。结果平滑但会模糊边缘
- 双三次：对周围 16 个像素拟合三次多项式。Photoshop 的默认放大方法，在锐度和平滑度之间取得平衡
- Lanczos：加窗 sinc 滤波器，保持锐度且振铃最小。通过
ffmpeg -sws_flags lanczos用于视频处理
深度学习超分辨率 (SRCNN、ESRGAN、Real-ESRGAN) 已成为最先进技术，从训练数据中学习高频模式以重建经典方法无法恢复的细节。现代模型在 4 倍放大时 PSNR 超过 30 dB。
实践中：双线性用于实时渲染，双三次或 Lanczos 用于印刷，AI 超分辨率用于质量至上的场景。