画像アップスケーリング

画像アップスケーリングは、低解像度の画像を用途に耐えるサイズへ拡大しつつ、見た目の解像感を補うプロセスです。従来のバイキュービック補間だけでは輪郭が甘く、圧縮ノイズが増幅しがちです。近年は深層学習による超解像が主流となり、被写体に合ったモデル選択と適切な前後処理で成果が大きく変わります。

本カテゴリーでは、2x/4xの倍率設計、デノイズ/デブロックの順序、写真とイラストでの最適化、印刷解像度の計算、保存形式の選び分け、一括処理の運用までを実務目線で解説します。作業前に必要ピクセルを逆算し、プレビュー比較で副作用（色ズレ・偽細部・ハロ）をチェックするワークフローを紹介します。