{"id":33867,"date":"2025-01-29T18:27:17","date_gmt":"2025-01-29T18:27:17","guid":{"rendered":"https:\/\/carlogislon.it\/staging\/?p=33867"},"modified":"2025-08-08T06:34:03","modified_gmt":"2025-08-08T06:34:03","slug":"come-aumentare-la-risoluzione-di-unimmagine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/carlogislon.it\/staging\/come-aumentare-la-risoluzione-di-unimmagine\/","title":{"rendered":"Come aumentare la risoluzione di un\u2019immagine<\/em> con l\u2019Intelligenza Artificiale. Test e confronti"},"content":{"rendered":"

Foto Agence Olloweb<\/i> \/ Unsplash<\/p>\n

Come aumentare la risoluzione di un’immagine?<\/h2>\n

Il ricampionamento<\/i> (o upsampling<\/i>\/upscaling)<\/i> \u00e8, in realt\u00e0, un’operazione che \u00e8 sempre stata semplicissima e alla portata di mano ma c’\u00e8 un problema fondamentale: che risoluzione non \u00e8 sinonimo di qualit\u00e0<\/i>.<\/p>\n

L’operazione consiste semplicemente nell’aumentare le dimensioni di un’immagine digitale, la densit\u00e0 del reticolo di pixel di cui \u00e8 costituita, per venire incontro a esigenze di stampa e di pubblicazione in genere.<\/p>\n

L’operazione, di per s\u00e9, non migliorerebbe un’immagine ma gli algoritmi complessi di un programma come Photoshop e, soprattutto, l’avvento dell’Intelligenza Artificiale, lo rendono invece possibile.<\/p>\n

Questo \u00e8 quindi l’obiettivo dell’articolo: comprendere come aumentare la risoluzione di un’immagine migliorandone effettivamente la qualit\u00e0.<\/p>\n

Qualit\u00e0 Tecnica vs<\/i> Risoluzione<\/h2>\n

La qualit\u00e0 tecnica di un’immagine \u00e8 in ci\u00f2 che si osserva, in sintesi: ricchezza di particolari, nitidezza, valori tonali, caratteristiche cromatiche. Non \u00e8 in diretta relazione al numero di byte.<\/p>\n

Questi aspetti sono pi\u00f9 importanti della risoluzione o delle dimensioni in s\u00e9<\/i>. Paragrafo che sottolineerei come fanno gli studenti sui libri di testo.<\/p>\n

Non solo, ma aumentare la risoluzione usando parametri scorretti potrebbe benissimo far peggiorare la qualit\u00e0 dell’immagine piuttosto che migliorarla!<\/p>\n

Per quel che vale, la mia politica prevedeva di essere molto cauti, e ricampionare<\/i> un’immagine solo se la definizione \u00e8 veramente molto bassa (sotto i 150 dpi) o se lo stampatore \u00e8 categorico nella richiesta dei “canonici 300dpi”.<\/p>\n

A volte era quindi in effetti necessario aumentare artificialmente la risoluzione anche se come soluzione estrema.<\/p>\n

Al giorno d’oggi, con gli algoritmi di intelligenza artificiale, quest’azione non rappresenta pi\u00f9 un’estrema ratio<\/i> ma un intervento spesso consigliabile o perlomeno fattibile.<\/p>\n

Il vero<\/i> problema e le possibili soluzioni<\/h2>\n

Ribadiamo il problema, ma quello vero<\/i>: come aumentare la risoluzione di un’immagine \u2013migliorandone\u2013 la qualit\u00e0<\/i>?<\/p>\n

La prima soluzione, quella tradizionale, \u00e8 offerta dal comando Immagine > Dimensione immagine. A questo potremmo aggiungere un po’ di contrasto con Filtri > Maschera di contrasto.<\/p>\n

\"schermata<\/a>
Comando Dimensione Immagine<\/i> di Photoshop. (foto di Marina Vitale \/ Unsplash)<\/figcaption><\/figure>\n

Questa soluzione ha molti limiti, spesso non produce nemmeno un’immagine migliore. L’alternativa pi\u00f9 attuale \u00e8 offerta, invece, dagli algoritimi di Photoshop basati sull’Intelligenza Artificiale.<\/p>\n

Per aumentare la risoluzione di un’immagine in modo molto pi\u00f9 efficiente rispetto al “metodo tradizionale” \u00e8 meglio (leggasi: “si deve”) usare il comando Neural Filters > Super zoom.<\/p>\n

\"Schermata<\/a><\/p>
Il modo pi\u00f9 avanzato per aumentare la risoluzione di un’immagine. Super Zoom<\/i> “comprende” l’immagine e crea i pixel che mancano. Consente di aumentare la nitidezza, ridurre eventuale disturbo, rimuovere artefatti Jpg<\/figcaption>
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Test di ricampionaento<\/i> (upsampling<\/i>)<\/h2>\n

Con le tre immagini che seguono, posso gi\u00e0 proporti un chiaro raffronto. Ho cercato la migliore opzione di upsampling del comando Dimensione Immagine di Photoshop e ho confrontato il risultato con il filtro Super zoom basato sull’IA, sempre in Photoshop.<\/p>\n

Nessuna ulteriore elaborazione, nessun ulteriore intervento sull’immagine \u00e8 stato attuato.<\/p>\n

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\"\"<\/a>Prima immagine sopra, immagine di 200 px di larghezza. Sotto immagine scalata a 600px con Dimensione Immagine e parametro di interpolazione “morbido”. Terza immagine: elaborazione con IA \u2013 Super zoom di Photoshop, ingrandimento 3x \u2013 600px. Nessuna post-elaborazione. Quest’ultimo, un risultato nettamente superiore. Molto apprezzabile il dettaglio non compromesso da eccessivi contrasti tra luci e ombre ma “effettivo”. L’IA ha capito trattasi di un volto ed ha messo le mani come e dove doveva. La qualit\u00e0 si nota soprattutto nel bordo del naso, nelle ciglia e sopracciglia e nei capelli ma ogni parte presenta un trattamento migliore, come per esempio la maggior naturalezza della pelle con la sua “porosit\u00e0” gradualmene sfumata tra luci e ombre, creata artificialmente dal filtro. Ultima immagine sotto: la foto originariamente di 600px (senza upsampling), sensibilmente migliore anche di quella ricampionata con l’IA. Foto: Marina Vitale \/ Unsplash.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Ma proviamo a insistere ancora un po’ col comando Dimensnione Immagine, un tentativo eroico di resistere all’avanzata dell’AI.<\/p>\n

Ecco quindi un altro tipo di interpolazione offerta da Photoshop, una pi\u00f9 nitida dove i dettagli sembrano migliori, ma si notano subito “seghettature” ed eccessivi contrasti. A dimostrazione che si rischia di peggiorare l’immagine originale in bassa definizione:<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Non arrendiamoci, per concludere, proviamo con un altro parametro di interpolazione, il “pi\u00f9 vicina”.<\/p>\n

Ecco il risultato, molto migliore del precedente, ma anche qui si notano dei limiti, soprattutto un’eccessiva “pixellatura” anche se, personalmente, preferisco un’immagine del genere piuttosto che una “troppo annacquata”, almeno per la stampa.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Immagini in bassa risoluzione: un problema<\/h2>\n

Come hai visto, non l’ho tirata per le lunghe e sono andato subito al dunque ma nei paragrafi che seguono approfondiremo ancora la questione.<\/p>\n

Ricapitolando, il nostro problema \u00e8: le immagini a disposizione sono in bassa definizione e non c’\u00e8 verso procurarne di migliori. “Non c’\u00e8 verso” va sottolineato perch\u00e9 la soluzione migliore \u00e8 sempre quella di sostituirle con immagini di alta qualit\u00e0.<\/p>\n

La stampa offset di un’immagine di tipo fotografico, a tono continuo<\/i>, senza, cio\u00e8, stacchi netti di colore, una foto come quella sopra, va riprodotta a una risoluzione tra i 200 e i 300 dpi<\/i>, di pi\u00f9 sarebbe quasi sempre inutile se non dannoso.<\/p>\n

Quando la densit\u00e0 dei pixel di un’immagine risulta inferiore a questi valori, la si definisce in bassa risoluzione o a bassa definizione o, nel modo pi\u00f9 sbagliato, di bassa qualit\u00e0.<\/p>\n

In stampa si potrebbero addirittura notare i pixel, specie su un supporto patinato o ancora di pi\u00f9 su una carta fotografica. Qui, sullo schermo che stai usando, i difetti si notano ma sono meno evidenti. Tienilo ben presente.<\/p>\n

Le immagini vettoriali<\/i><\/h3>\n

Le immagini al tratto, quelle che invece sono costituite da tratti netti di colore, classici esempi un’illustrazione tecnica o un logo, devono essere stampate ad almeno 600 dpi perch\u00e9 non si notino evidenti difetti.<\/p>\n

In realt\u00e0 tali immagini dovrebbero essere vettoriali<\/i>, cos\u00ec che verranno stampate sempre alla massima definizione concessa dal dispositivo e cos\u00ec che possano essere ridimensionate a piacimento.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>
Immagine in formato Svg<\/i> (graphic design: studio Gislon). Qui il problema non si pone. Il formato Svg \u00e8 un formato vettoriale basato su Xml compatibile con il web e i dispositivi digitali. Le immagini in tale formato possono essere rappresentate a qualsiasi dimensione senza perdita di qualit\u00e0<\/figcaption><\/figure>\n

Ricorda l’obiettivo: qualit\u00e0 della comunicazione<\/i><\/h2>\n

Nella grafica di media-bassa lega, la questione della risoluzione non sembra interessare molto, n\u00e9 al cliente, n\u00e9 al grafico ma non \u00e8 proprio cos\u00ec. Spesso il “vanno bene lo stesso” nasconde solo pigrizia o ignoranza.<\/span><\/p>\n

In realt\u00e0, anche chi \u00e8 di bocca buona percepisce la qualit\u00e0 scadente di una pagina stampata o di una pagina web anche se non ne conosce la causa.<\/p>\n

\u00c8 comunque scopo di ogni bravo professionista della grafica quello di cercare sempre di offrire la miglior comunicazione possibile. Questo, almeno, \u00e8 il mio purpose <\/i>(scopo ultimo, di ampio respiro di una attivit\u00e0 commerciale).<\/p>\n

Il problema non si dovrebbe accettare laddove dovessimo realizzare un impaginato di alta qualit\u00e0, come una monografia istituzionale, un libro d’arte, un catalogo di design. Giusto per fare qualche esempio.<\/p>\n

In tali casi, di solito l’unica vera<\/i> soluzione \u00e8 la sostituzione delle immagini scadenti con immagini migliori ricorrendo a una banca immagini o procurandoci uno scatto professionale in qualche modo.<\/p>\n

Perch\u00e9, lo posso tranquillamente anticipare, nessuna IA batte e nemmeno si avvicina a uno scatto veramente professionale, n\u00e9 per qualit\u00e0 tecnica, n\u00e9 per qualit\u00e0 artistica.<\/p>\n

Non lo dico per qualche dinosaurica nostalgia ma per il semplice fatto che il professionista del settore sapr\u00e0 comunque usare l’IA a suo vantaggio meglio di chiunque altro.<\/p>\n

Non tralasciamo poi il fatto che l’IA tende ad inventarsi ci\u00f2 che manca e pu\u00f2 quindi introdurre artifici che, almeno in scatti molto curati, possono non essere accettabili.<\/p>\n

Immagini in bassa risoluzione, il rimedio<\/h2>\n

Ci sono dunque casi in cui le immagini sono “proprio quelle e solo quelle”. A volte sono immagini cos\u00ec importanti, particolari o storiche, che \u00e8 veramente impossibile possedere un originale di qualit\u00e0.<\/p>\n

Atre volte la loro bellezza artistica, le loro qualit\u00e0 comunicative sono cos\u00ec buone che \u00e8 giusto preferirle. Quindi, in realt\u00e0, anche in lavori molto professionali il problema enunciato \u00e8 reale.<\/p>\n

La soluzione perfetta non c’\u00e8 ma abbiamo, come ben anticipato, una possibilit\u00e0, recente, offerta dagli algoritmi di intelligenza artificiale: la Super Risoluzione<\/i> del comando citato Neurl Filter > Super zoom.<\/p>\n

Ho pensato quindi che sarebbe stato interessare confrontare questi algoritmi con il vecchio sistema di interpolazione, per esempio quello di Photoshop, dove semplicemente andiamo ad aumentare la dimensione in pixel dell’immagine.<\/p>\n

\u00c8 gi\u00e0 chiaro che l’IA vince il confronto su qualsiasi tipo di immagine, meno scontato \u00e8 “con quanti goal di scarto” e comunque noi vogliamo certezze prima di abbandonare le vecchie, sane abitudini.<\/p>\n

Testiamo ancora la Super-risoluzione<\/i> di Photoshop<\/h2>\n

Proviamo allora il procedimento su immagini completamente diverse dal volto di cui sopra. La qualit\u00e0 iniziale delle immagini che seguono \u00e8 la medesima, in sostanza: discrete immagini con risoluzione troppo bassa. Potremmo <\/span><\/span>definirle “tipiche immagini fornite da un cliente”.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 non stiamo sviluppando una nuova terapia per il tumore, e non devo pubblicare la ricerca su Pub Med<\/i>, l’approssimazione \u00e8 sufficiente.<\/p>\n

Per questi ulteriori test, ho applicato ad ogni immagine il filtro neurale Super Zoom, e il dimensionamento standard di default di Photoshop con Dimensione Immagine.<\/p>\n

Stavolta per\u00f2 ho applicato anche un po’ di filtro Maschera di Contrasto per compensare la sfocatura del ricampionamento e simulare meglio il “vecchio sistema”.<\/p>\n