Photoshop CC中保留细节的上采样算法确实令人惊叹。它可以放大任何图像，同时几乎实时保留细节。我真的很想知道它是如何实施的。
我开始用关键字搜索论文single image super resolution。目前最先进的算法似乎需要经过训练的外部数据库来猜测丢失的高频信息。而且我相信训练和分发一本完整的字典真的很难，对吧？另外，我认为用图像金字塔实时训练字典是不可能的。
之后我转向 的领域image upsampling，与算法相比，这似乎足够快super resolution，但是有这么多算法，我完全迷失了。
那么，是否有人对如何实现该工具有任何猜测或提示？谢谢！
除了带有“锐化”的 Bi Cubic Interpolation 之外，真的没什么。
http://www.lynda.com/Photoshop-tutorials/interpolation-settings/124096/140573-4.html
他们已经很久没有更新他们的插值算法了。
有许多用于“边缘感知”上采样的算法。不确定 Photoshop 本身使用什么，但例如 Alien Skin Blow Up 插件给出了类似的结果，他们使用三角测量的矢量化。三角形经过仔细平滑，同时保持上采样图像足够清晰。
您还可以查看来自 Raanan Fattal 的 NEDI（新边缘定向插值）或“通过强加边缘统计数据进行上采样”。
另一种方法是将图像转换为矢量场（矢量沿着边缘），扩大该场，然后使用一些 PDE 求解器重新计算空间域（快速泊松求解器是一种流行的选择）。
OnOne Software 的 Genuine Fractals 展示了另一种方法，使用分形几何，特别是 IFS（迭代函数系统），利用自相似性并允许重新创建看起来自然的纹理数据，而不仅仅是边缘。根据定义，分形近似图像与分辨率无关。我曾经写过类似的软件，但是计算分形表示的成本很高，另一方面渲染速度非常快。