如果圖片像素量過低,後期有沒有提高像素量的方法?後期圖像處理像素量的提高,能否提高圖像的畫質


如果能提高的話,這不科學。我只能這麼說。。。


圖像的所攜帶的信息只有這麼多,可以做一些優化,但是想要質的突破是不可能的。樓上說可以用人工智慧,其實人工智慧方法修復低像素圖像泛化性比較低。假如你需要修復的是同一類差不多的圖片,規模比較大,可以使用人工智慧方法。

歡迎指正,隨時刪回復。


如果是單幀圖像,那麼後期圖像處理提高像素數量,一般採用插值演算法。如果是多幀圖像,目前主流是超分辨演算法。至於能否提高畫質,因為畫質無法量化,是個主觀評價指標,所以,不管是插值還是多幀超分辨,都不能回答這個問題。對於處理後的圖像,一般用峰值信噪比指標衡量演算法好壞,但這個指標,對於相同的圖像(或序列)是有意義的,對於不同的圖像,基本沒有意義。簡單說,如果對同一幀圖像用不同演算法進行處理,這時,可以用峰值信噪比來衡量演算法的好壞,但對不同的圖像,不管是不是用相同的演算法進行處理,都不能簡單說峰值信噪比高的圖像,畫質一定好。


SRGAN 之類的可以


深度學習圖像增強、超解析度、圖像恢復等等領域,可以參考一下。


就像前面說的,目前只有兩種方法,一種是傳統的圖像局部插值,第二種是最近的超解析度演算法。

前者依據人為事先定義好的規則來做局部插值。

後者用深度學習模型,依據數據間的相關性來重建每個位置可能的局部細節。

兩種方法都是大致恢復,真實的細節是沒可能恢復的。


去了解一下Topaz labs 的 Gigapixel AI,利用最新的人工智慧技術增加像素。我試過一下,總體效果不錯。但可能對電腦的配置,特別是顯卡GPU有要求,否則處理速度比較慢。

下面這些樣圖是官網上處理前後的效果對比


其實是有的,但像素量提升僅僅是像素變多,不會對信息量有影響。只有在你本來就有高像素原圖作為引導圖像時才可以真正提升視覺質量,但實際應用不太大

這個過程叫upsampling上採樣,或者超解析度


能提高,超解析度重建就是研究這方面的。

但是嚴格說來,圖像場景的內容信息實際上已經損失,是不可能恢復的。重建的內容不再是場景自身的數值,而是基於周邊像素值做的估計值、擬合值等。


了解一下超解析度重建


了解一下圖像處理中的插值演算法。各演算法各有特點,當然也只能是近似,無法百分百還原。


推薦閱讀:
相关文章