Sonnenuntergangsfoto im JPEG-Format mit reduzierter Komprimierung von links nach rechts
Das soziale Netzwerk Google+ begann mit der RAISR-Technologie, die es ermöglicht, mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens ein komprimiertes Bild in hoher Auflösung wiederherzustellen und gleichzeitig die Klarheit beizubehalten. Dies meldet 9to5Google mit einem Link zum Entwicklerblog.
Bild-Upscaling-Technologien werden zwar zum Speichern und "Aufhellen" von Seiten verwendet, aber die Bildwiederherstellung durch Hinzufügen der Pixelanzahl basierend auf den vorhandenen verwendet einen konstanten Satz von Filtern, was oft dazu führt, dass das endgültige hochauflösende Bild unscharf ist und kleine Details werden ausgewaschen. Außerdem kann das Bild aufgrund von Aliasing-Artefakten verzerrt erscheinen.
Um den negativen Phänomenen entgegenzuwirken, die bei einer Erhöhung der Bildauflösung auftreten, hat Google eine Methode entwickelt, die es ermöglicht, mithilfe von Technologien des maschinellen Lernens hochauflösende Bilder wiederherzustellen und gleichzeitig die Klarheit zu bewahren und Aliasing zu verhindern. Die RAISR-Technologie selbst wurde bereits im Herbst 2016 vorgestellt, nun kündigte das Unternehmen eine reale Anwendung der Methode zur Komprimierung von Fotos im sozialen Netzwerk Google+ an.
Ein Beispiel für die Wiederherstellung eines komprimierten Bildes mit RAISR
Die Entwickler schlugen zunächst vor, RAISR auf zwei Arten zu trainieren: an Paaren von Bildern mit niedriger und hoher Auflösung sowie an Paaren, bei denen das ursprüngliche hochauflösende Bild verwendet und ein Bild mit einer der vorhandenen Skalierungsmethoden wiederhergestellt wird. Basierend auf dem Vergleich von Trainingsbildern generiert das Programm Filter, die es Ihnen ermöglichen, aus dem Bild mit schlechter Qualität das Bild zu erhalten, das dem hochauflösenden Original am nächsten kommt. Da RAISR die Konturen von Objekten im Bild analysiert, können Sie mit dieser Methode Filter genauer auswählen, um das verbesserte Bild in jedem Fall zu verarbeiten.
Beispiel für die Verbesserung von Bildern mit schlechter Qualität mit RAISR
Laut den Entwicklern arbeitet RAISR 10-100-mal schneller als herkömmliche Methoden zur Erhöhung der Auflösung, wodurch es möglich wurde, mit der neuen Technologie hochauflösende Bilder auf mobilen Geräten anzuzeigen. Gleichzeitig erhöht die Technologie nicht nur die Bildauflösung, sondern kommt auch gut mit Kompressionsartefakten zurecht. Derzeit verarbeitet das Unternehmen nach Angaben von Google-Vertretern mehr als eine Milliarde Bilder pro Woche mit RAISR, durch die Übertragung von Thumbnails lassen sich teilweise bis zu 75 Prozent der Bandbreite einsparen. Derzeit wird RAISR von einer kleinen Gruppe von Android-Geräten verwendet, aber in naher Zukunft plant Google, die Technologie breiter einzusetzen.
Maschinelles Lernen wird in letzter Zeit zunehmend verwendet, um Bilder zu manipulieren. Forscher der University of California in Berkeley haben zum Beispiel ein neuronales Netzwerk zum Einfärben von Schwarzweißbildern erstellt, und die Magic Pony-Technologie hat einem neuronalen Netzwerk beigebracht, ein Bild "durchzudenken" - zum Beispiel ein Bild höher zu skalieren Auflösung, zeichnen Sie Texturen realistisch, indem Sie ein vorhandenes Bild ergänzen, und verbessern Sie die Schärfe des Videos.
