Nearest Neighbor Classification for Classical Image Upsampling

要約

画像の形式で順序付けされた一連のピクセル データが与えられた場合、私たちの目標は、次のようなデータに対してアップサンプリングを実行することです。結果として得られる解像度が何らかの要因で改善され、最終結果が人間のテストに合格し、新しい、信頼できる、および信頼性の高いデータが追加されます。
現実的な情報と画像の詳細を考慮すると、アップスケーリングの時間計算量は、非可逆アップスケーリング実装の時間計算量に比較的近くなります。

要約(オリジナル)

Given a set of ordered pixel data in the form of an image, our goal is to perform upsampling on the data such that: the resulting resolution is improved by some factor, the final result passes the human test, having added new, believable, and realistic information and detail to the image, the time complexity for upscaling is relatively close to that of lossy upscaling implementations.

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