图片超分辨率

要解决什么问题

把低分辨率截图、老照片或小图放大到 2～4 倍时，普通双线性/双三次插值往往发糊、边缘发虚。用户常说「放大不模糊」「超分辨率」「提高分辨率」——本质是在没有真实高频细节的前提下，尽量让放大结果在观感上仍可读、边缘仍利落。

技能如何工作

本技能通过脚本处理单张输入图，流程大致为：接收图片 → 运行超分脚本 → 用 present_files 展示输出。

核心处理链（与 SKILL.md 一致）：

• 降噪先行：放大前做非局部均值降噪，避免噪点被后续锐化放大。
• Lanczos4 插值：在传统插值里锐度较高，适合作为放大基底。
• 反锐化蒙版：addWeighted(原图, 1+strength, 高斯模糊, -strength) 强化边缘。
• CLAHE：在 LAB 的 L 通道做自适应直方图均衡，提升局部层次。

常用参数：input（必填）、-o/--output（默认 ./super_res.jpg）、--scale（2/3/4）、--strength（0.0～1.0）。调参参考：风景/建筑 --strength 0.6；人像 0.3 避免皮肤过锐；文字/截图 0.7 偏清晰度。

适用边界

这是经典图像处理管线，不是深度学习生成式超分：无法「猜出」原图里不存在的纹理细节，对严重马赛克、极低码率块效应只能部分改善。人像高 strength 容易把皮肤纹理锐化过头；若输入噪点很重，需依赖前置降噪，否则锐化仍会显眼。