模糊瞬变高清？谷歌超分辨率技术raisr

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1、模糊瞬变高清？谷歌超分辨率技术RAISR　　现在相机、手机摄像头分辨率越来越高，拍摄出来的照片也越来越大。以目前主流1300万像素手机为例，如果以最佳质量拍摄，一张照片大小在5MB左右。如果有一两百张这样的照片要上传到网络，显然要花费不少时间。如果降低分辨率，画质又会受到很大影响。解决方法之一，就是先通过低分辨率拍摄出小体积的照片，传输完毕，再通过谷歌新推的RAISR技术进行“升采样”方法提高低分辨率照片的画质，让照片重新变清晰。今天就让我们来了解这一“魔法”背后的秘密。　　照片重建的“升采样”技术　　RA

2、ISR全称是“RapidandAccurateImageSuper-Resolution”，意为“快速、精确的超分辨率技术”。它是一种通过升采样方式，把低分辨率图片重建为尺寸更大、像素更多、更高画质图片的技术。　　那么什么是升采样？升采样简单理解就是提升原来照片的分辨率，它通过一定算法对原来照片进行重建。升采样并非谷歌独创技术，很早之前数码相机上常用的插值算法就是一种升采样技术。很多原来购买过数码相机的朋友都知道，早些年由于数码相机像素较低，很多品牌为了突出自己相机的成像效果，都会在产品说明上添加上一句类似

3、“可以插值到XX百万像素”4的语句，数码相机用到的插值就是一种升采样技术。比如最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近的原有像素的颜色生成，也就是说照搬旁边的像素，使得原来低像素的照片变为高像素。在专业图像处理软件中如，PS也有类似插值处理技术（PS里称之为“重采样”），该技术使用PS内置的插值算法可以实现照片的升采样处理（图1）。　　既然市场已经早有升采样技术，那么谷歌为何还要开发RAISR技术？这是因为之前的插值算法照片重建效果不佳，之前的技术要么算法简单，但是重建效果差（容

4、易出现锯齿）；要么算法复杂，重建时间长，但是最终效果仍然不能令人满意。谷歌RAISR技术则充分利用机器学习、人工智能这些现代科技来实现对照片的升采样，它的效果能达到甚至超过现在的超分辨率解决方案，同时速度提升大约十至一百倍，且能够在普通的移动设备上运行。　　RAISR将模糊变高清的背后　　如上所述，RAISR技术的核心就是利用机器学习，对原来低分辨率照片重采样重建。那么RAISR是通过什么方法来学习，重建的标准又是什么？　　目前RAIS技术的实现是通过一个应用程序，它是采用机器学习，用一对低分辨率、高分辨率

5、图片训练该程序，以找出能选择性应用于低分辨图片中每个像素的过滤器，这样能生成媲美原始图片的细节。RAIS训练方法主要有两种：　　一种是直接学习方法，该法使用过滤器在成对高、低分辨率图片中直接学习。这种方法优势是简单、高效，通过学习大量成对照片后生成适合的过滤器，然后即可快速应用到其他低分辨率照片上实现重采样。缺点是没有考虑到非整数范围的因素，只是简单在分辨率高、低之间进行过滤。　　另一种则是“组合”4法，它需要先对低分辨率图片应用低功耗的升采样，然后在升采样图片和高分辨率图片的组合中学习过滤器。这种方法耗时

6、更多，但是可以学习到更多重建细节，考虑到了从低到高所有非整数范围的因素，能够重建出更高质量的照片。　　不过不管是使用哪种方法，RAISR的过滤器都是根据图像的边缘特征进行学习训练，包括照片的亮度、色彩梯度、平实和纹理区域等等。同时还要考虑方向（direction，边缘角度）、强度（strength，更锐利的边缘强度）和黏性（coherence，一项表示量化边缘方向性的指标）的影响。比如RAISR其中一组过滤器就是从一万对高、低分辨率图片中学习得到（包括低分辨率图片经过升采样），整个训练过程耗费约一小时（图2

7、）。　　当然在具体的机器学习中，RAISR过滤器会学习各种具有典型特征的图片，并且是海量的图片，然后利用谷歌人工智能技术自动生成对应的过滤器。比如在上述图片中，最底一行中间的过滤器最适合强水平边缘（90度梯度角），并具有高粘性。从而确保生成的过滤器都能够和图片典型的特征点相符。这样RAISR在处理具体图片的时候，它会首先分析低分辨率图片的特征，然后相应的过滤器会应用于低分辨率图像中的每个像素邻域，从而重建出与原始高分辨率图像相当的图片，实现模糊瞬变高清的照片重建（图3）。　　专业术语解说总是让人晦涩难懂，通

8、俗地说RAISR就是借助谷歌人工智能和机器学习技术，先分别对低分辨率和对应高分辨率的图片进行学习，从而知道低分辨率照片中哪些部位经过修饰、增补后可以和高分辨率的照片一一对应，同时生成对应的高效算法。这样通过海量照片的学习，RAISR就知道该怎怎么对低分辨率照片进行“修补”4，从而可以在后续处理中快速重建照片。举例来说，一张小女孩低分辨率照片，她的脸部区域在高分辨率时应该增加红润色彩使其显得更清晰、真实，这样经过R