پروژه‌های مقیاس‌سنجی تصویر با هوش مصنوعی (Image Scaling with AI) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و الگوریتم‌ها اشاره دارند که از هوش مصنوعی برای تغییر اندازه تصاویر با حفظ کیفیت و جزئیات استفاده می‌کنند. این پروژه‌ها به ویژه در مواردی که نیاز به افزایش یا کاهش اندازه تصویر بدون از دست دادن اطلاعات مهم وجود دارد، کاربرد دارند. در ادامه به توضیح بیشتر این موضوع می‌پردازیم:
هدف اصلی این پروژه‌ها، بهبود کیفیت تصاویر هنگام تغییر اندازه (Scaling) است. به عنوان مثال، وقتی یک تصویر کوچک را بزرگ می‌کنیم، معمولاً کیفیت آن کاهش می‌یابد و پیکسل‌ها به صورت مربع‌های بزرگ دیده می‌شوند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، سعی می‌کند این مشکل را حل کند و تصاویر را با کیفیت بالا و طبیعی‌تر ارائه دهد.
شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): این شبکه‌ها برای تحلیل و پردازش تصاویر استفاده می‌شوند و می‌توانند جزئیات از دست رفته را بازسازی کنند.
شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): این شبکه‌ها برای تولید تصاویر با کیفیت بالا از تصاویر کم‌کیفیت استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، GANs می‌توانند تصاویر تار را به تصاویر واضح تبدیل کنند.
الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning): این الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی، یاد می‌گیرند چگونه جزئیات تصویر را هنگام تغییر اندازه حفظ کنند.
بزرگ‌نمایی تصاویر (Super-Resolution): افزایش اندازه تصاویر کوچک بدون از دست دادن کیفیت (مثلاً در تصاویر ماهواره‌ای یا پزشکی).
کاهش اندازه تصاویر: کاهش حجم تصاویر بدون افت کیفیت (مثلاً برای ذخیره‌سازی یا انتقال سریع‌تر).
بهبود کیفیت تصاویر قدیمی: بازسازی و افزایش کیفیت تصاویر قدیمی یا تار.
صنعت سینما و بازی‌های کامپیوتری: بهبود کیفیت تصاویر و ویدیوها برای نمایش در رزولوشن‌های بالاتر.
پردازش تصاویر پزشکی: افزایش دقت تصاویر پزشکی مانند MRI یا اشعه X برای تشخیص بهتر.
