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Google 又有黑科技,低解析度圖像瞬間變身高清版


Google+將於11月推出新技術RAISR,能使用機器學習來減少加載高分辨率圖像時所需的帶寬。
Google+ 會發送相當於原圖四分之一大小的圖片(左)至用戶裝置,之後再通過 RAISR 技術「還原」細節(右)。Google 官方圖片

以高解析度在網絡上瀏覽圖片,一般而言意味着使用更多的帶寬,並導致較慢的加載速度以及更高的數據成本。類似問題會對許多人造成困擾,尤其當他們身處數據費用昂貴或互聯網欠發達地區時,則更是如此。

Google 曾於2016年11月公布了被稱為 RAISR(Rapid and Accurate Image Super-Resolution)的原型技術,聲稱透過採用機器學習(Machine Learning),該技術可使低解析度圖片轉變成高質量版本,看起來顯得更為清晰詳盡。近日該公司又宣布,將 RAISR 技術集成進其在線服務的工作已經開始,現已用於在 Google+ 上升級大型圖片。

隨着高解析度屏幕在家庭和移動設備上的普及,把低解析度圖像轉換成高質量版本,並可在多種設備上快速查看與分享的需求正在迅速增加。

Google 研究員 Peyman Milanfar

從現在開始,用戶使用相應的 Android 設備訪問 Google+ 高解析度圖片時,Google+ 會發送相當於原圖四分之一大小的圖片到用戶裝置,之後再通過 RAISR 技術「還原」細節。Google 聲稱該技術目前每週處理的圖片高達十億多張,並已將「這些用戶使用的總帶寬減少了約三分之一」。

RAISR 的工作原理與大多數升採樣方法類似——將新像素插入低解析度圖像中,以補償丟失的細節。但是,傳統升採樣使用固定的規則添加像素值,對所有圖像進行無差別處理,速度雖快但效果不佳;而 RAISR 則能選擇性地處理不同的對象,並生成媲美原始圖片的細節。而且該技術還特別注意「邊緣特徵」,使得處理後的圖像看起來更為清晰。

Google 聲稱在接下來的幾個星期裏,「計劃更廣泛地推廣這項技術」,以便可以進一步節省時間和數據流量。

不單是 Google 力求以更小的文件提供更高品質的圖像,社交媒體元老 Twitter 於2016年6月時,就曾收購英國人工智能創業公司 Magic Pony,該公司也以類似的技術而聞名,不過提高的是低質量視訊的解析度。

聲音

無論是玩具、旅遊還是街頭藝術,每張照片都有一個獨特的故事,值得以最好的解析度觀看。

Google+ 產品經理 John Nack

升採樣

升採樣是一種插值的過程,應用於數字訊號處理,當一串數列或連續的訊號經過升採樣後,輸出的結果約略等於訊號經由更高的取樣速率採樣後所得的序列,舉例來說,一個取樣率為44100赫茲的16位元數字音樂訊號若被升採樣到55125赫茲,則此時升採樣因子為5/4,升採樣後的訊號擁有更高的位元率。(資料來自維基百科,百科內容以 CC BY-SA 3.0 授權)

來源:VergeTheNextWebPCMag

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