谷歌的原型机器学习软件可以让你增强低分辨率的照片
调出一张低质量的图像，并告诉电脑“提高”分辨率，一直以来都是电视幻想的素材。但是，多亏了机器学习，我们实际上在放大照片的同时又不损失图片质量方面做得更好了。本周，谷歌推出了一款原型软件，它正是这样做的，称之为RAISR，即快速准确的图像超分辨率。
本质上，RAISR类似于当前的上采样方法，即通过在图像中**新像素，将小图像转换为大图像的过程。但是，传统的上采样方法通过使用固定的规则填充新的像素值使这些图像变大，而RAISR则根据图像的类型调整其方法。软件特别注意所谓的“边缘特征”，即图像中亮度或颜色梯度变化很快的部分，通常表示物体的边缘。这种自适应上采样意味着所得到的缩放图像不那么模糊。
在下面Google的合成图片中，顶部是原始的低分辨率图片，底部是RAISR增强版(在本文顶部的图片中，原文在左边，RAISR版本在右边）。
现在将其与下面的合成图像进行比较，左侧显示的是低分辨率图像，右侧显示的是传统的上采样版本。生成的图像像素化程度较低，但其边缘似乎模糊且不对焦：
谷歌并不是唯一一家致力于这项技术的公司，今年早些时候，Twitter收购了一家名为Magic Pony的初创公司，这家公司也进行了类似的智能上采样，但有视频功能——考虑到需要快速处理多少帧，这项任务要困难得多。在未来，低分辨率图像似乎将变得越来越不常见，使用机器学习来填补空白。
- 发表于 2021-05-08 17:26
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- 分类：互联网
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