有关华为P30pro拍月亮,有人提到SISR重建技术,竟是马赛克天敌?

  • 日期:07-09
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我最近看到一篇关于华为P30Pro月球拍摄的文章,该文章谈到了基于人工智能的单图像超分辨率(SISR)重建技术。编辑不加入关于月球的辩论。现在,编辑将与您讨论基于人工智能的单图像超分辨率(SISR)重建技术是什么?

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在我们谈论基于人工图像的单图像超分辨率(SISR)重建技术之前,我们必须了解什么是超分辨率重建?

超分辨率重建是指超分辨率重建算法,其设计用于通过不同算法处理低分辨率图像,然后重建高分辨率图像。

如果您对图片有一定的了解,您应该知道大多数人使用的大多数图片都是位图的常识,也称为位图,它一次由一个像素组成。如:JPG图像格式,是位图。如果将位图放大到极限,则可以看到像素。

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另外由于位图的性质,当遇到带有位图图像的图片时,遇到特别小的图片时,不建议放大。毕竟,它的真实效果就是这个。

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然而,随着技术的创新,图像处理技术的发展越来越快,对图像质量的要求也越来越高。这是一个简单的科学图像分辨率:指的是图像中存储的信息量。也就是说,图像分辨率越高,包含的信息越多,每单位面积的像素越多,图像越清晰。

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所以,即使你是PS大师,当面对那些模糊照片的分辨率时,你会被模糊的照片所困扰,因为低分辨率的照片几乎无法增强。

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分辨率作为评估图像质量的重要指标,为研究提供了提高图像质量的切入点。例如,您可以使用人工智能来放大图像。这里使用的技术称为“超分辨率重建技术”。当然,您也可以通过增加传感器数量来实现硬件。但这种方法会使价格翻倍。使用软件实现超分辨率重建基本上没有成本。

作为计算机视觉中的经典任务,单图像超分辨率(SISR)旨在基于低分辨率图像重建相应的高分辨率图像。然而,使用典型的单图像超分辨率(SISR)软件处理图像,结果通常是模糊的图像,缺乏清晰度。如下图所示:

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幸运的是,科学家们发现了一种使用人工智能创建高分辨率,低级别照片的新方法。结果令人印象深刻。

在德国马克斯普朗克智能系统研究所的一项研究中,研究人员提出了一种新方法来取代传统的单图像超分辨率(SISR)重建技术。

通过机器智能学习,软件系统的目标是忠实的纹理合成,而不是完美的。与此同时,研究人员解释了它们的工作原理:他们将数百万张低分辨率图像导入人工智能系统并对其进行放大。然后该算法用于尝试执行任务,研究人员提供了每张照片的高分辨率版本。该算法可以感知差异并从错误中学习。

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虽然结果不是真正的匹配,但AI的EnhanceNet-pat想象出一个高分辨率的图像,并相应地为低分辨率图像添加像素。实践变得完美,就像人类一样,一旦软件被训练,就不再需要原始照片了。

如下图所示:

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然而,编辑直言不讳地说,单图像超分辨率(SISR)重建技术不是非常有用或有意义。如果:我真的有一张模糊的低分辨率地图,原来的地图是不是你可以知道原来的地图是啥?可以产生无数种结果,而且没有一种是真实的。基于数据学习总是存在一定的限制和依赖性。没有办法。深度学习是一种统计法则。过度分配后,人脸识别得到认可。它可能不是那个人或物体本身;所以可以播放多个帧,因为我们想要基于多帧低质量图像细分高质量图像,这比任何单个细节都要丰富。

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既然我们了解超分辨率重建技术的原理和发展,它是如何应用的?

在审阅相关资料后,编辑们发现超分辨率重建技术的应用相当广泛,例如,以下应用领域:

在视频领域:由于目前大多数电视节目源都是普通数字电视(DTV),而节目是在高清数字电视(HD/UHD电视)上播出,超分辨率重建技术可以实现DTV信号。与HD/UHD电视接收器匹配的信号转换目标是提高程序兼容性。简而言之,超分辨率可以在视频质量再现和视频带宽节省方面发挥重要作用。在医学成像系统中:将超分辨率重建技术应用于医学诊断,以提高CT图像,核磁共振图像,X射线图像等的图像质量,从而提高病变位置检测的准确性并降低其概率。错过诊断和误诊。也就是说,SR目标重建技术用于对病变目标执行精细检测。在安全监控系统中:当出现异常情况时,可以对监控视频进行SR重建,为处理时间提供重要线索。利用超分辨率重建技术来扩大在犯罪现场收集的图像中感兴趣的部分,即事故现场,例如车辆的车牌,犯罪分子的面孔等,找到线索,更快地解决案件。在处理军事图像时:超分辨率重建技术有助于更快,更准确地检测和识别目标,实现目标的高精度,高精度检测和侦察,并发挥现有图像的应用价值,使其可用于军事领域。更重要的应用效果。在卫星搜索领域:不改变检测系统,SR重建可以实现高于系统分辨率的图像观测,提高卫星图像的分辨率,更快,更准确地找到并锁定识别目标。在类似马来西亚的事件中,可以快速识别和锁定搜救目标,并且可以挽救受害者的生命和财产。

写在最后:

目前,图像超分辨率重建的研究相对成熟,但与实际相比还存在较大差距。未来的研究方向集中在以下几个方面:开发和搜索新的退化模型,压缩域的超分辨率重建,效率和鲁棒性问题,模糊图像和3D图像的超分辨率研究,以及超分辨率客观评估标准研究和其他方面。

其中,编辑认为使用值和最快的是压缩域的超分辨率重建;因为传统的超分辨率算法是针对图像序列的,而实际中最常见的图像序列是视频文件,所以下一步针对不同的视频压缩格式和编解码技术,成像模型和图像引起的图像质量下降效应在超分辨率算法中可以综合考虑压缩算法,以及运动补偿和编码传输机制,实现压缩域的超分辨率重构。