Enquanto as técnicas tradicionais de ampliação de imagens, como a interpolação bicúbica, simplesmente copiam pixels, o algoritmo de IA do Image Upscaler estabelece um mecanismo completo de reconstrução de detalhes. Seu núcleo de tecnologia é treinado com milhões de imagens de alta definição, permitindo que a rede CNN preveja de forma inteligente os detalhes de textura que devem estar na área ampliada e realize uma verdadeira reconstrução de super-resolução.
No fluxo de processamento, o sistema analisa elementos visuais, como as características das bordas e o gradiente de cores da imagem, e estabelece estratégias de processamento diferenciadas para diferentes tipos de informações visuais. Por exemplo, um algoritmo para afiar as bordas é usado para áreas de texto, enquanto para paisagens naturais o foco é manter transições de cores suaves. Esse processamento adaptativo torna os documentos legíveis após uma ampliação de 4x, e as fotos de paisagens mantêm uma aparência natural.
Testes reais mostram que, ao processar imagens abaixo de 300 dpi, o método de IA melhora a métrica PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) em uma média de 52% em relação ao método tradicional. Especialmente em imagens que contêm elementos importantes, como texto, rostos etc., a melhoria na reprodução de detalhes é ainda mais significativa, o que explica por que esse recurso se tornou a ferramenta preferida de fotógrafos e designers.
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