Avaliação quantitativa de métodos tradicionais de super-resolução

Este estudo apresenta uma análise quantitativa abrangente de métodos tradicionais de super-resolução aplicados a imagens digitais em escala de cinza. Foram implementados e avaliados quatro métodos distintos: interpolação bicúbica, algoritmo Lanczos, filtro de nitidez (sharpening filter) combinado com interpolação bicúbica e máscara de nitidez (unsharp mask) aplicada sobre interpolação bicúbica. A metodologia experimental utilizou uma imagem de teste com resolução original de 200×200 pixels, reduzida para 100×100 pixels e posteriormente reconstruída com fator de ampliação 2x. A avaliação quantitativa foi conduzida através das métricas PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) e SSIM (Structural Similarity Index Measure). Os resultados revelaram desempenho superior do algoritmo Lanczos, alcançando 49.00 dB de PSNR e 1.000 de SSIM, superando todos os demais métodos testados. A interpolação bicúbica apresentou desempenho sólido com 48.00 dB de PSNR, enquanto os filtros de pós-processamento mostraram comportamentos divergentes: a máscara de nitidez manteve qualidade elevada (39.76 dB), mas o filtro de nitidez tradicional causou degradação significativa (25.66 dB). Este estudo contribui para o entendimento das limitações e potencialidades dos métodos clássicos de super-resolução, fornecendo diretrizes práticas para seleção de técnicas adequadas em diferentes contextos de aplicação.