模糊瞬變高清?谷歌超分辨率技術(shù)raisr

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1、模糊瞬變高清?谷歌超分辨率技術(shù)RAISR  現(xiàn)在相機(jī)、手機(jī)攝像頭分辨率越來越高,拍攝出來的照片也越來越大。以目前主流1300萬像素手機(jī)為例,如果以最佳質(zhì)量拍攝,一張照片大小在5MB左右。如果有一兩百張這樣的照片要上傳到網(wǎng)絡(luò),顯然要花費(fèi)不少時(shí)間。如果降低分辨率,畫質(zhì)又會(huì)受到很大影響。解決方法之一,就是先通過低分辨率拍攝出小體積的照片,傳輸完畢,再通過谷歌新推的RAISR技術(shù)進(jìn)行“升采樣”方法提高低分辨率照片的畫質(zhì),讓照片重新變清晰。今天就讓我們來了解這一“魔法”背后的秘密。  照片重建的“升采樣”技術(shù)  RA

2、ISR全稱是“RapidandAccurateImageSuper-Resolution”,意為“快速、精確的超分辨率技術(shù)”。它是一種通過升采樣方式,把低分辨率圖片重建為尺寸更大、像素更多、更高畫質(zhì)圖片的技術(shù)?! ∧敲词裁词巧蓸??升采樣簡單理解就是提升原來照片的分辨率,它通過一定算法對(duì)原來照片進(jìn)行重建。升采樣并非谷歌獨(dú)創(chuàng)技術(shù),很早之前數(shù)碼相機(jī)上常用的插值算法就是一種升采樣技術(shù)。很多原來購買過數(shù)碼相機(jī)的朋友都知道,早些年由于數(shù)碼相機(jī)像素較低,很多品牌為了突出自己相機(jī)的成像效果,都會(huì)在產(chǎn)品說明上添加上一句類似

3、“可以插值到XX百萬像素”4的語句,數(shù)碼相機(jī)用到的插值就是一種升采樣技術(shù)。比如最簡單的一種插值算法,當(dāng)圖片放大時(shí),缺少的像素通過直接使用與之最接近的原有像素的顏色生成,也就是說照搬旁邊的像素,使得原來低像素的照片變?yōu)楦呦袼?。在專業(yè)圖像處理軟件中如,PS也有類似插值處理技術(shù)(PS里稱之為“重采樣”),該技術(shù)使用PS內(nèi)置的插值算法可以實(shí)現(xiàn)照片的升采樣處理(圖1)?! 〖热皇袌?chǎng)已經(jīng)早有升采樣技術(shù),那么谷歌為何還要開發(fā)RAISR技術(shù)?這是因?yàn)橹暗牟逯邓惴ㄕ掌亟ㄐЧ患?,之前的技術(shù)要么算法簡單,但是重建效果差(容

4、易出現(xiàn)鋸齒);要么算法復(fù)雜,重建時(shí)間長,但是最終效果仍然不能令人滿意。谷歌RAISR技術(shù)則充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能這些現(xiàn)代科技來實(shí)現(xiàn)對(duì)照片的升采樣,它的效果能達(dá)到甚至超過現(xiàn)在的超分辨率解決方案,同時(shí)速度提升大約十至一百倍,且能夠在普通的移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行?! AISR將模糊變高清的背后  如上所述,RAISR技術(shù)的核心就是利用機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)原來低分辨率照片重采樣重建。那么RAISR是通過什么方法來學(xué)習(xí),重建的標(biāo)準(zhǔn)又是什么?  目前RAIS技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是通過一個(gè)應(yīng)用程序,它是采用機(jī)器學(xué)習(xí),用一對(duì)低分辨率、高分辨率

5、圖片訓(xùn)練該程序,以找出能選擇性應(yīng)用于低分辨圖片中每個(gè)像素的過濾器,這樣能生成媲美原始圖片的細(xì)節(jié)。RAIS訓(xùn)練方法主要有兩種:  一種是直接學(xué)習(xí)方法,該法使用過濾器在成對(duì)高、低分辨率圖片中直接學(xué)習(xí)。這種方法優(yōu)勢(shì)是簡單、高效,通過學(xué)習(xí)大量成對(duì)照片后生成適合的過濾器,然后即可快速應(yīng)用到其他低分辨率照片上實(shí)現(xiàn)重采樣。缺點(diǎn)是沒有考慮到非整數(shù)范圍的因素,只是簡單在分辨率高、低之間進(jìn)行過濾?! ×硪环N則是“組合”4法,它需要先對(duì)低分辨率圖片應(yīng)用低功耗的升采樣,然后在升采樣圖片和高分辨率圖片的組合中學(xué)習(xí)過濾器。這種方法耗時(shí)

6、更多,但是可以學(xué)習(xí)到更多重建細(xì)節(jié),考慮到了從低到高所有非整數(shù)范圍的因素,能夠重建出更高質(zhì)量的照片?! 〔贿^不管是使用哪種方法,RAISR的過濾器都是根據(jù)圖像的邊緣特征進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,包括照片的亮度、色彩梯度、平實(shí)和紋理區(qū)域等等。同時(shí)還要考慮方向(direction,邊緣角度)、強(qiáng)度(strength,更銳利的邊緣強(qiáng)度)和黏性(coherence,一項(xiàng)表示量化邊緣方向性的指標(biāo))的影響。比如RAISR其中一組過濾器就是從一萬對(duì)高、低分辨率圖片中學(xué)習(xí)得到(包括低分辨率圖片經(jīng)過升采樣),整個(gè)訓(xùn)練過程耗費(fèi)約一小時(shí)(圖2

7、)。  當(dāng)然在具體的機(jī)器學(xué)習(xí)中,RAISR過濾器會(huì)學(xué)習(xí)各種具有典型特征的圖片,并且是海量的圖片,然后利用谷歌人工智能技術(shù)自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的過濾器。比如在上述圖片中,最底一行中間的過濾器最適合強(qiáng)水平邊緣(90度梯度角),并具有高粘性。從而確保生成的過濾器都能夠和圖片典型的特征點(diǎn)相符。這樣RAISR在處理具體圖片的時(shí)候,它會(huì)首先分析低分辨率圖片的特征,然后相應(yīng)的過濾器會(huì)應(yīng)用于低分辨率圖像中的每個(gè)像素鄰域,從而重建出與原始高分辨率圖像相當(dāng)?shù)膱D片,實(shí)現(xiàn)模糊瞬變高清的照片重建(圖3)?! I(yè)術(shù)語解說總是讓人晦澀難懂,通

8、俗地說RAISR就是借助谷歌人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),先分別對(duì)低分辨率和對(duì)應(yīng)高分辨率的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí),從而知道低分辨率照片中哪些部位經(jīng)過修飾、增補(bǔ)后可以和高分辨率的照片一一對(duì)應(yīng),同時(shí)生成對(duì)應(yīng)的高效算法。這樣通過海量照片的學(xué)習(xí),RAISR就知道該怎怎么對(duì)低分辨率照片進(jìn)行“修補(bǔ)”4,從而可以在后續(xù)處理中快速重建照片。舉例來說,一張小女孩低分辨率照片,她的臉部區(qū)域在高分辨率時(shí)應(yīng)該增加紅潤色彩使其顯得更清晰、真實(shí),這樣經(jīng)過R

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