В современных видеотехнологиях для масштабирования растровых изображений применяются, например, такие методы:

• Векторизация. 1 Сначала создаётся векторное представление графики, не зависящее от разрешения, которое будет масштабироваться. 1 Затем версия, не зависящая от разрешения, визуализируется в виде растрового изображения с желаемым разрешением. 1
• Глубокие свёрточные нейронные сети. 1 Этот метод использует машинное обучение для получения более детализированных изображений, таких как фотографии и сложные иллюстрации. 1
• Целочисленное масштабирование. 3 Если коэффициент масштабирования не дробный, а целочисленный (например, 2 или 3), то размытия можно избежать, отобразив каждый логический пиксел как квадратную группу из целого количества физических пикселов одинакового цвета. 3
• Масштабирование в реальном времени. 1 Например, технология Nvidia deep learning super sampling (DLSS) использует глубокое обучение для повышения дискретизации изображений с низким разрешением до более высокого для отображения на компьютерных мониторах с более высоким разрешением. 1
• FidelityFX Super Resolution 1.0 (FSR) от AMD. 1 В этом методе не используется машинное обучение, вместо этого используются традиционные рукописные алгоритмы для увеличения масштаба изображения на традиционных устройствах затенения. 1