图片超分辨率放大（Image Upscaling）是指将低分辨率图片放大到更高分辨率的过程。与传统直接拉伸不同，它通过插值算法智能地"填补"新增的像素，使放大后的图片更加清晰自然。本工具提供双线性插值（Bilinear）和双三次插值（Bicubic）两种经典算法，均在浏览器本地完成处理，无需上传服务器，保护您的隐私。

双线性插值（Bilinear）：基于目标像素周围4个邻近像素（2×2区域）进行线性加权平均。计算速度快，适合快速预览，但放大后边缘可能略显柔和。

双三次插值（Bicubic）：基于周围16个像素（4×4区域）使用三次多项式卷积核（Catmull-Rom样条）进行加权。保留了更多高频细节，边缘更锐利，是图像处理软件（如Photoshop）常用的高质量放大算法。计算量约为Bilinear的4倍，但效果明显更优。

简单总结：Bilinear适合速度优先的场景；Bicubic适合质量优先的最终输出。

任何插值放大都无法"创造"原始图片中不存在的信息。放大本质上是对已知像素的数学推测。Bicubic算法能较好地保持边缘锐度和纹理细节，但相比真正的AI超分（如ESRGAN、Real-ESRGAN），传统插值算法在极限放大倍数（如8×以上）下仍会出现模糊。对于2×-4×的常规放大需求，Bicubic已经能提供非常不错的视觉效果。

建议根据实际用途选择：
• 1.5×-2×：适合微调尺寸，质量损失极小，打印或展示用途
• 3×-4×：适合显著放大，Bicubic仍能保持较好效果
• 5×-6×：极限放大，建议使用Bicubic算法，边缘可能出现轻微锯齿
注意：输出图片最长边限制为4000px，超过此限制将自动调整。

支持常见图片格式：PNG、JPEG、WebP、BMP。原图最长边超过1500px会自动等比缩小以保证处理速度。单个文件建议不超过20MB。所有处理均在浏览器本地完成，您的图片不会上传到任何服务器，完全离线可用。

放大2×意味着像素数量变为原来的4倍（宽×2，高×2）。例如500×500的图片放大到1000×1000，像素从25万增加到100万。导出为PNG格式时文件大小会显著增加。如果需要控制文件大小，可以在下载后使用图片压缩工具进一步优化。

Catmull-Rom样条是Bicubic插值中最常用的卷积核函数（参数a=-0.5）。它在保持边缘锐度的同时产生较少的振铃效应（ringing artifacts）。相比早期的Lanczos或Mitchell-Netravali滤波器，Catmull-Rom在视觉质量和计算效率之间取得了很好的平衡，被广泛应用于图像处理软件中。