Полное руководство по суперразрешению изображений: что это такое и 3 лучших способа

Если у вас есть старая заветная фотография, которая размыта и лишена деталей, Супер разрешение изображения можно превратить такое изображение из низкокачественной версии в изображение с большей четкостью, снова сделав его резким и, следовательно, сохранив важное событие. В этой статье рассматривается, что это означает и где его можно применять, а также предлагается простой способ его использования.

Часть 1. Что означает суперразрешение изображения

Суперразрешение изображения (ISR) — это процесс, который включает в себя получение изображений с низким разрешением (LR) и их преобразование в изображения с высоким разрешением (HR). Он находит применение в надзоре, медицине и различных средствах массовой информации. Методы глубокого обучения заменили традиционные подходы, такие как бикубическая интерполяция, тем самым повысив их точность и эффективность. SRCNN и VDSR — это два метода предварительной дискретизации, которые сначала увеличивают изображение, а затем обрабатывают его с помощью сверточных нейронных сетей, которые дополнительно уточняют его. FSRCNN и ESPCN являются примерами методов последующей выборки, которые извлекают признаки из пространства LR, минимизируя вычислительную нагрузку и ускоряя процессы.

Расширенные архитектуры являются остаточными, рекурсивными, многоэтапными и ориентированными на внимание, среди прочего, предназначенными для улучшения потока информации и детальной реконструкции. SRGAN и EnhanceNet — это генеративные модели сверхвысокого разрешения, которые используют состязательное обучение с упором на качество восприятия для получения визуально впечатляющих результатов. Наиболее распространенные функции потерь, используемые при обучении, включают, среди прочего, потерю пикселей, потерю восприятия и потерю Шарбонье, а также состязательные потери. Техническая точность и качество восприятия являются частью таких показателей оценки, как PSNR, SSIM, MOS и т. д. В то же время такие наборы данных, как DIV2K и Flickr 2K, часто используются для сравнительного анализа/обучения моделей ISR.

Часть 2. Сложно ли применить суперразрешение изображения

Несколько факторов определяют сложность использования изображения со сверхвысоким разрешением (ISR), включая желаемую степень качества, доступные вычислительные ресурсы и технический опыт.

Проблемы:

• Алгоритмическая сложность: Хорошие знания нейронных сетей и машинного обучения необходимы для реализации передовых методов ISR, а также методов интенсивного обучения.

• Вычислительные ресурсы: создание изображений с высоким разрешением может потреблять слишком много ресурсов, что требует мощных графических процессоров и огромного объема памяти для обучения больших моделей.

• Требования к данным: Необходимо получение качественных обучающих данных. Сбор и подготовка наборов данных, таких как DIV2K или Flickr2K, может занять очень много времени.

• Модели точной настройки: Требуется опыт изменения гиперпараметров и тонкой настройки предварительно обученных моделей для конкретных приложений для достижения оптимальной производительности.

• Оценка и показатели: Оценка моделей ISR с использованием таких показателей, как PSNR, SSIM и MOS, требует понимания того, что они подразумевают как с точки зрения технического, так и перцептивного качества изображения.

Часть 3. 3 способа добиться сверхразрешения изображения на настольном компьютере/мобильном устройстве

1.AVAide Image Upscaler (рекомендуется):

AVAide Image Upscaler это лучшее и лучшее онлайн-программное обеспечение или утилита, которая помогает улучшить, увеличить и преобразовать ваши изображения в сверхвысокое разрешение. Это компьютерная программа, которая использует искусственный интеллект/ИИ для автоматического улучшения и масштабирования фотографий без какого-либо вмешательства пользователя. У инструмента есть версии как для настольных, так и для мобильных операционных систем, а также для других платформ, с простым в использовании интерфейсом, который обеспечивает результаты хорошего качества без необходимости редактировать фотографии.

Пошаговое руководство:

Шаг 1Перейдите на сайт AVAide Image Upscaler. Нажмите кнопку Выберите фото Кнопка для загрузки изображения с вашего устройства. Искусственный интеллект автоматически улучшит и масштабирует ваше изображение.

Шаг 2Вы сможете просмотреть исходные и выходные изображения. Затем выберите параметры увеличения (2×, 4×, 6× или 8×). Делая это, ИИ увеличит размер изображения, удалит шум и увеличит резкость деталей, что, в свою очередь, приведет к получению сверхвысокого разрешения.

Шаг 3Наконец, нажмите кнопку Сохранять кнопку, чтобы загрузить улучшенные изображения на ПК.

2. Топаз Гигапиксельный AI

Topaz Gigapixel AI — это мощное программное обеспечение для настольных компьютеров, которое использует сложные алгоритмы искусственного интеллекта для увеличить разрешение изображения. Он обеспечивает профессиональные результаты, может быть легко настроен в соответствии с индивидуальными требованиями и позволяет масштабировать изображения с высоким разрешением.

Пошаговое руководство:

Шаг 1Прежде всего скачайте с официального сайта программу Topaz Gigapixel AI и установите ее на свой компьютер.

Шаг 2Запустите приложение и откройте изображение, которое хотите улучшить с помощью этого программного обеспечения.

Шаг 3Выберите, насколько вы хотите увеличить изображение, и измените его настройки по своему желанию.

Шаг 4Если вас устраивают предложенные варианты, нажмите кнопку Просмотр изображений кнопку, чтобы начать этот процесс и добиться вывода со сверхвысоким разрешением.

Шаг 5Наконец, нажмите Сохранять чтобы загрузить улучшенную фотографию на жесткий диск вашего компьютера или в другое место.

3. Давайте улучшим

Let’s Enhance — это онлайн-платформа, которая автоматически увеличивает и улучшает изображения до суперразрешения. Он обеспечивается технологией искусственного интеллекта и имеет интерфейс, к которому можно легко получить доступ на настольных или мобильных устройствах. Это делает его удобным для всех типов людей, в отличие от других подобных услуг, предлагаемых только в автономном режиме, с установленным расширенным программным обеспечением для улучшения изображения. Пользователям не придется утруждать себя установкой, поскольку все делается онлайн.

Пошаговое руководство:

Шаг 1Посетите веб-сайт Let's Enhance и создайте на нем свой профиль.

Шаг 2Загрузите изображение, которое нуждается в улучшении.

Шаг 3Выберите варианты для Апскейлинг вы хотите. Затем нажмите кнопку Начать обработку кнопка.

Шаг 4нажмите Умное улучшение кнопку, чтобы применить все выбранные вами улучшения.

Шаг 5После завершения процесса загрузите улучшенное изображение.

Часть 4. Часто задаваемые вопросы о суперразрешении изображения

Каковы преимущества использования технологии сверхвысокого разрешения изображений?

Технология сверхвысокого разрешения изображения улучшает качество изображения за счет увеличения его разрешения, в результате чего изображения становятся более четкими и детальными. Это важно для медицинской визуализации, воздушного наблюдения и производства средств массовой информации, поскольку повышает остроту зрения и позволяет получить более ценную информацию.

Как работает улучшение качества изображения за пределами традиционных методов?

Для сверхразрешения изображений обычно используются сложные алгоритмы, в том числе глубокое обучение, что позволяет делать высокотекстурированные и четкие прогнозы, которые в большинстве случаев отсутствуют в интерполированных аналогах.

Каким изображениям больше всего помогают методы сверхразрешения?

Методы сверхвысокого разрешения улучшают качество медицинских изображений, спутниковых и аэрофотоснимков, видео с камер наблюдения и наблюдения, а также старых изображений более низкого качества за счет улучшения деталей, повышения четкости и обеспечения более глубокого понимания.

Может ли использование ИИ для улучшения имиджа вызвать какие-либо этические вопросы?

Конечно, так и есть. Например, ИИ может быть использован не по назначению для создания обманчивых изображений, наборы обучающих данных могут быть предвзятыми, и может возникнуть страх нарушения частных прав. Таким образом, ответственность должна быть сосредоточена на обеспечении прозрачности и достоверности улучшенных изображений, предотвращая тем самым вводящую в заблуждение информацию.

Каких будущих достижений мы ожидаем в области сверхвысокого разрешения изображений?

Будущие достижения в области сверхразрешения изображений включают улучшенную обработку в реальном времени, улучшенные алгоритмы искусственного интеллекта для лучшего восстановления деталей и узоров, интеграцию с дополненной реальностью и виртуальной реальностью, а также более широкое применение в научных и медицинских визуализациях.

От Джейн Пинеда 17 июля 2024 г.