人工智能算法修渣图片质量照片,模糊照片处理清晰度效果惊人

2020-06-27 19:44

人工智能算法修渣图片质量照片,模糊照片处理清晰度效果惊人

人工智能专家 roland meertens 使用他训练过的算法,将1998年外部摄像机拍摄的模糊图像恢复成彩色和高分辨率图像。老照片修复就是针对各种类型的旧损照片,通过计算机技术进行修复,包括扫描褪色、残损照片或胶片,调整暗调/高光以改善面效果,修正曝光斑痕,利用曲线调整图层进行局部遮光和局部额外曝光,扫描并修护曝光过度的照片,最终达到完美无缺的图片。图片修清晰在照片本身的破坏程度不是很大,或者可以用移植的办法补全,保持原照片的质感。这样就可以尽量不作大的修改。只要顾客满意,对修片人来说也修得轻松。模糊图片修清晰作为一个人一段时期的特定影像记录 有着不可替代 不可复制的特点 就算发展到今天 照片影像依然重要 过去的时光不可能回到年轻时候从新照一张 现代科技发展迅速 现代的照片可以转换成电子版永久保存 而不必担心 损坏 发霉 相比电子照片 老照片就显得弥足珍贵了 老照片都是纸质的 氧化 受潮会渐渐地破坏着老照片且不能阻止 就算保存的再好也不过百年 。所以破损的老照片保存 修复就成了一种必须。

是如何得到这个画面模糊?根据技术条件,只有约256×224像素。游戏男孩的照片只显示一个人脸的整体轮廓,但不能识别脸部的基本细节。对于高清晰度图像的模糊图像处理算法。该技术是基于原始图片具有以非破坏性的放大图像一些人工智能技术,例如卷积神经网络(深神经网络实现),从而消除失真格式转换。

从左到右依次是 Game Boy图、原始时代相机图、AI 处理这些图片

具体而言,这是怎么做到的呢?

因为企业网络上没有进行现成的关于 Game Boy 拍摄活动照片图与真实生活照片的对应分析数据集,Meertens 自己建立了中国一个。

游戏男孩图像通过交替像素创建不同的梯度,因此Meertens希望通过在图像中添加噪声来模拟这个过程,以模拟类似于游戏男孩拍摄的图像。

他编写了一个函数来处理图像,并使用一个特殊的函数来确保输出的是四阶黑色阴影,这些阴影是根据图像的平均标准差生成的。 类似于 game boy 的照片效果。

建立了数据集之后,Meertens让AI学习三万张照片,并计算出这些照片的平均偏差。这些照片来自名人照片在网络上,还有自拍的Gameboy的Meertend拍照。经过超过9,600张照片的学习,AI能正确识别色彩,完成学习单元照片后,计算机可以模拟拍摄的Game Boy图片 - 低像素,四阶黑色,静音模式等。

之后,Meerteens 将训练过的深度学习神经系统网络进行算法可以用来分析还原 Game Boy 所拍摄图片,得到的效果很惊人,它能通过还原出原本人脸的皮肤不同颜色,以及对于面部细节,但是和相机拍摄出来的照片我们还是有一些发展差距。