¿Qué es la superresolución de IA? Cómo mejora las imágenes de video

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Indice ¿Cómo se usa la súper resolución de IA? ¿Cómo funciona la súper resolución de IA? ¿Cuáles son algunos tipos de súper resolución? ¿Cuáles son las principales aplicaciones de la súper resolución de IA? ¿Qué empresas importantes ofrecen súper resolución de IA? ¿Cómo ofrecen las startups una superresolución? ¿Cuál es el valor real de la súper resolución?

Las imágenes digitales comienzan con un número fijo de píxeles en una cuadrícula bidimensional. Super Resolution AI utiliza algoritmos de Machine Learning (ML) para inferir de una imagen original formas de agregar más píxeles para mejorar esa imagen de alguna manera. Básicamente, la tecnología aumenta la resolución al crear una versión de la imagen con más píxeles que pueden ofrecer más detalles. Los algoritmos generan los mejores colores para usar en los píxeles interpolados.

¿Cómo se usa la súper resolución de IA?

Los algoritmos de súper resolución se usan comúnmente para mejorar la visualización de imágenes y videos. Muchos televisores, por ejemplo, pueden mostrar una cuadrícula de 3840 x 2160 píxeles, a veces denominada 4K (una aproximación del número horizontal de píxeles) o ultra alta definición (UHD). Sin embargo, muchas señales de televisión solo se transmiten con cuadrículas de 1920 x 1080 píxeles, también conocidas como 1080p. Los algoritmos de inteligencia artificial convierten cada píxel de la señal de 1080p en una cuadrícula de cuatro píxeles, creando información de manera efectiva y haciendo que la calidad de la imagen sea más detallada.

También se están implementando algoritmos de súper resolución con cámaras digitales e instrumentos médicos. Los algoritmos brindan resoluciones más altas que pueden ser esenciales para la ingeniería, la construcción, la cirugía y otras prácticas que dependen de las cámaras para recopilar detalles importantes.

¿Cómo funciona la súper resolución de IA?

La salida visual de superresolución, a veces denominada "sobremuestreo", varía según el algoritmo. La solución más fácil es no intentar inferir nuevos detalles y simplemente reemplazar cada píxel con cuatro píxeles idénticos del mismo color. Puede crear una cuadrícula más grande, pero no hay más detalles.

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Mejores algoritmos proyectan más detalles. Algunos miran los píxeles adyacentes y organizan nuevos píxeles para formar una transición suave con los píxeles vecinos. Pueden adaptar funciones lineales a píxeles locales. Otros pueden buscar transiciones nítidas en el color e intensificarlas para que la imagen se vea más nítida.

Algunos algoritmos siguen los cuadros desplazados de una transmisión de video y usan los cambios sutiles de cuadro a cuadro para inferir m...