이미지 해상도 높이기

지어내지 않는 리샘플링

이미지를 확대한다는 것은 한 번도 기록된 적 없는 픽셀을 추측하는 일이며, 추측하는 정직한 방법은 두 가지입니다. 리샘플링은 수학적 필터를 써서 주변의 실제 픽셀로부터 새 픽셀을 계산합니다. 여기서 쓰는 필터는 윈도우드 싱크 함수로 넓은 주변 영역에 가중치를 주기 때문에, 브라우저가 기본으로 하는 단순한 쌍선형 확대보다 가장자리와 가는 선을 훨씬 잘 살립니다. 이어서 확대에 맞춘 언샤프 마스크가 리샘플링 과정에서 무뎌진 국소 대비를 되살립니다. 어느 단계에서도 없는 것을 지어내지 않습니다. 결과의 모든 특징은 원본의 무언가와 대응합니다.

다른 방법은 생성형 업스케일링입니다. 어떤 영역이 무엇을 담고 있을지 알아보고 그럴듯한 고해상도 버전을 새로 그립니다. 결과는 훨씬 선명하지만 지어낸 것입니다. 대표적인 예가 선명하고 자세하게 복원됐지만 같은 사람이 아닌 얼굴입니다. 제품 사진, 포스터, 장식용 이미지라면 오히려 그게 원하는 결과일 때가 많습니다. 하지만 증거, 문서, 신분 확인처럼 판단의 근거가 되는 것에는 리샘플링에는 없는 위험이 있으며, 이 차이는 꼭 기억해 둘 만합니다.

무엇이 잘 확대되는지는 지어낼 수 없다는 사실에서 바로 나옵니다. 로고, 도표, 스크린샷, 깨끗한 사진은 보간할 실제 구조가 있어서 자연스럽게 커집니다. 작고 심하게 압축된 JPG는 그렇지 않습니다. 압축 흔적도 다른 모든 것과 함께 커지므로, 블록 현상과 링잉이 네 배 크기가 되어 훨씬 눈에 띕니다. 찾을 수 있는 가장 큰 원본에서 시작하는 것이 어떤 확대보다 낫습니다.

결과는 PNG입니다. 가장자리를 공들여 복원한 직후 손실 압축 파일로 저장하면 작업의 일부가 무너지기 때문입니다. 그래서 결과 용량이 큽니다. 4배 확대는 픽셀 수가 16배이므로, 웹 페이지에 올린다면 나중에 용량을 줄이세요. 한계는 정해진 규칙이 아니라 메모리입니다. 일반적인 노트북에서 결과물 약 6000×6000이며, 휴대폰에서는 더 작습니다.

다른 작업이 필요할 때

지어낸 디테일이 괜찮은 사진이라면 생성형 업스케일러는 확실히 급이 다르며, 그렇지 않은 척하는 것은 정직하지 않습니다. Real-ESRGAN과 waifu2x는 내 컴퓨터에서 무료로 실행되며, 얼굴, 털, 나뭇잎, 애니메이션 그림에서 이 도구로는 따라갈 수 없는 결과를 냅니다. 다만 그 결과는 그럴듯한 사진이지, 더 높은 해상도의 내 사진이 아닙니다.

스캔한 텍스트라면 확대는 대개 아예 잘못된 선택입니다. 글자를 인식해서 다시 조판하면 더 큰 흐릿함이 아니라 무한히 선명한 결과를 얻습니다. 스크립트나 대량 작업이라면 ImageMagick -filter Lanczos -resize 400%와 libvips가 같은 리샘플링을 명령줄에서 해 주며, 신경 쓸 만한 메모리 한계도 없습니다.