> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/arabic/alblwkat-alwzyfyh/blocks-reference/ai-blocks/super-resolution.md).

# Super Resolution

هذه الدالة تقوم بتحسين جودة الصورة عن طريق تكبير الصور الواردة باستخدام نماذج Super-Resolution مدربة مسبقًا. اختر النموذج الذي يتناسب مع متطلبات السرعة والجودة لديك، ثم أدخل الصورة للحصول على نتيجة مُكبرة.

## 📥 المدخلات <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Image Any` هذا المقبس يستقبل الصورة التي تريد تحسينها.

## 📤 المخرجات <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Image Any` الصورة المكبرة/المحسنة التي ينتجها البلوك.

## 🕹️ عناصر التحكم <a href="#controls" id="controls"></a>

`SuperResolution Type` قائمة منسدلة لاختيار نموذج التكبير والمقياس. الخيارات تعرض موازنة بين السرعة والجودة. أمثلة على الخيارات: `BEST_x2`, `MEDIUM_x4`, `FAST_x3`, و`FASTEST_x2`. اختر الخيار المناسب لقدرات جهازك ومتطلبات الكمون.

## 🎨 المميزات <a href="#features" id="features"></a>

* تكبير الصور مع عدة نماذج تقدم مستويات مختلفة من الجودة والأداء.
* دعم تسريع الأجهزة للاستفادة من GPU متوافق لسرعة معالجة أعلى.
* تدفق بسيط مدخَل واحد / مخرَج واحد لسهولة الإدماج في مسارات المعالجة الحالية.

## ⚙️ طريقة العمل <a href="#how-it-works" id="how-it-works"></a>

* اختر نموذجًا من `SuperResolution Type`.
* عند تشغيل البلوك، يطبق النموذج المختار على الصورة الواردة ويخرج الصورة المكبرة.
* العوامل الأكبر للمقياس والنماذج عالية الجودة تتطلب وقتًا وذاكرة معالجة أكبر.

## 📝 تعليمات الاستخدام <a href="#usage" id="usage"></a>

1. وصل مصدر الصورة إلى مدخل `Image Any`.
2. اختر من القائمة `SuperResolution Type` نموذجًا ومقياسًا (مثلاً x2 أو x3 أو x4).
3. شغل السيناريو لإنتاج الصورة المكبرة عند المخرج `Image Any`.
4. عاين النتيجة عبر شاشة عرض أو احفظها باستخدام بلوك مصدّر.

## 💡 نصائح وحيل <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

* إذا كانت الصور كبيرة جدًا والمعالجة بطيئة، استخدم `Image Resizer` لتقليل حجم الصورة قبل التكبير، أو اختر نموذجًا أخف مثل `FASTEST_x2`.
* لعرض النتيجة بصريًا، وصل المخرج إلى `Show Image` لمعاينة الصورة المحسنة تفاعليًا.
* إذا أردت حفظ الصور لمعالجة لاحقة، وصل المخرج إلى `Image Logger` أو `Image Write`.
* طبق super resolution فقط على المناطق الهامة لتوفير الموارد: اعمل قصًا باستخدام `Image ROI Select` أو `Get ROI`، شغّل التكبير على المنطقة المُقصوصة ثم أعد دمجها إذا لزم الأمر.
* للمهام اللاحقة التي تستفيد من تفاصيل أعلى (مثل التعرف على كائنات صغيرة أو قراءة نص)، جرّب وصل المخرج إلى `Object Detection (D-FINE)`, `Object Detection`, `OCR (EasyOCR)` أو `OCR` لتحسين دقة الاكتشاف والتعرّف.
* إذا كان الهدف أقصى إنتاجية مع الحفاظ على زمن استجابة جيد، فوازن بين الجودة والسرعة: فضّل نماذج `MEDIUM_*` أو `FAST_*` عند حاجة الأداء في الزمن الحقيقي.

## 🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

* GPU نفد منها الذاكرة أو أوقات المعالجة طويلة
  * جرّب خيارًا أخف من قائمة `SuperResolution Type` مثل `FASTEST_x2` أو قلّل حجم الصورة المدخلة باستخدام `Image Resizer`.
  * أغلق التطبيقات الأخرى التي تستهلك GPU قبل تشغيل المسار.
* المخرَج يبدو دون تغيير أو ظهرت تشوهات
  * جرّب ضبط نموذج/مقياس مختلف. النماذج ذات الجودة الأعلى تحسّن التفاصيل لكنها قد تُظهر تشوهات مختلفة اعتمادًا على محتوى الصورة.
  * فكّر في تطبيق معالجة مسبقة مثل `Denoising`, `Blur` أو `Image Resize` لتحسين جودة المدخل قبل التكبير.
* بطء التقييم عند معالجة عدد كبير من الصور
  * استخدم `Batch Processing` للتحكم في استهلاك الذاكرة ومعدل المعالجة، أو قم بتكبير مناطق مختارة فقط باستخدام `Image ROI Select`.

## 📊 التقييم <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

عند التشغيل، ينتج البلوك صورة واحدة مكبرة تعكس النموذج والمقياس المختارين. الأداء يعتمد على اختيار النموذج، حجم الصورة، والعتاد المتاح.