Улучшение качества изображения с помощью нейронной сети / Хабр

Сегодня, хочу рассказать об интересном подходе по улучшению качества изображения. Официальное название подхода Super Resolution. Улучшение качества изображения программными методами известно с начала появления цифровых снимков, но в последние 3 года произошёл качественный скачок, вызванный использованием нейронных сетей.

Пример улучшения качества изображения с использованием технологии Super Resolution.

Известно четыре основных подхода по улучшению изображения: prediction models (предсказательные модели), edge based methods (краевые методы), image statistical methods (статистические методы) и patch based (or example-based) methods (методы основанные на паттернах). Наилучшее качество дают patch based (or example-based) methods (методы основанные на паттернах).

В статье [1] впервые было предложено перейти от традиционного подхода, использующего набор фильтров к единой сверточной нейронной сети, работающей по принципу end to end.

Подход на основе сверточной нейронной сети объединил функции:

1) Извлечения и отображения патчей.
2) Нелинейного отображения.
3) Реконструкции.

Визуализация принципа действия нейронной сети и связь с методом разреженного кодирования [ 1 ]

Подход на основе сверточной нейронной сети позволил улучшить качество в сравнении с известными методами при сохранении высокой скорости срабатывания.

Качество и время срабатывания в зависимости от числа фильтров.

Согласно авторам исследования, архитектура сети влияла на качество больше, чем размер обучающей выборки.

Продолжением исследований в области улучшения качества изображения является работа [2] в которой рассмотрены более глубокие архитектуры c помощью которых удалось восстановить «испорченное изображение».

Слева – «испорченное изображение», центр – восстановленное изображение, справа – оригинал.

В работе [3], задача улучшения изображения решается с применением GAN.

Визуализация принципа действия GAN в задаче улучшения качества изображения [3]

Применение GAN позволило улучшить качество текстуры и сделало обработанные изображения настолько фотореалистичными, что визуально их тяжело отличить от оригинала.

Сравнение изображения, восстановленного с применением GAN и оригинала.

Технология Super Resolution уже используется в обработке изображений и видео. Так, компания Яндекс улучшила качество старых советских фильмов на кинопоиске, а компания Robin Video использует Super Resolution для улучшения качества изображения в облачном видеонаблюдении, чтобы клиенты использовали более простые и дешёвые камеры с сохранением качества картинки.

В следующих статьях постараюсь подробно рассказать о технической реализации подхода Super Resolution.

Ссылки на статьи

[1] arxiv.org/pdf/1501.00092v3.pdf
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
[2] arxiv. org/pdf/1606.08921.pdf
Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip Connections
[3] arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network

Как немного улучшить качество фото

Статьи › Деньги › Как супер лайки перевести в деньги › Как улучшить качество в лайке

Вы должны помнить несколько основных правил:

1. Оставляйте немного свободного пространства. Старайтесь не обрезать фотографии слишком близко к объектам.
2. Следуйте правилу третей. Это принцип композиции, согласно которому изображение нужно разделить на девять равных частей.
3. Удаляйте лишние детали.

1. Можно ли улучшить качество фотографии с низким разрешением
2. Как улучшить качество и четкость фотографии
3. Как немного уменьшить качество фото
4. Как улучшить качество фото с телефона
5. Как улучшить фотографию в качестве
6. Как улучшить качество фотографии
7. Как можно улучшить качество изображения
8. Какая программа улучшает качество фото
9. Каким предложением можно улучшить качество фото
10. Как называется сайт для улучшения качество фото
11. Как улучшить качество фото с фотоаппарата
12. Какая программа для улучшения качества фото
13. Что сделать чтобы улучшить качество фото

Можно ли улучшить качество фотографии с низким разрешением

Единственный способ преобразовать фотографию меньшего размера в более крупное изображение с высоким разрешением, не подчеркивая низкое качество изображения, — это сделать новую фотографию или заново отсканировать изображение в более высоком разрешении.

Как улучшить качество и четкость фотографии

Настройка резкости областей изображения:

1. Выберите инструмент «Резкость».
2. Установите параметры на панели параметров: Режим Определяет режим смешивания пикселей изображения. Кисть Задает форму кончика кисти.

3. Перетащите курсор над изображением, которое нужно сделать более резким.

Как немного уменьшить качество фото

Выберите нужную картинку и щелкните по ней правой кнопкой мыши. В пункте меню «Открыть с помощью» выберите «Paint». Затем вверху нажмите на кнопку «Изменить размер» и уменьшите его в процентах со 100 до более низкого числа. Теперь можете сохранить получившийся результат.

Как улучшить качество фото с телефона

Как улучшить качество фото через нейросеть:

1. 1 Remini — улучшение фото через нейросеть
2. 2 PhotoAI — приложение для улучшения фото
3. 3 Bigjpg — увеличить разрешение фото
4. 4 Pixelup — нейросеть для улучшения фото
5. 5 PicMa — убрать размытие фото

Как улучшить фотографию в качестве

Как улучшить качество фото с помощью основных настроек:

1. Измените яркость Слишком темный или, наоборот, чересчур светлый кадр можно исправить.
2. Экспериментируйте с контрастностью
3. Сделайте фото менее или более четким
4. Добавьте виньетку
5. Измените насыщенность цветов
6. Экспериментируйте с оттенками

Как улучшить качество фотографии

Откройте изображение в Photoshop. Выберите «Изображение» › «Размер изображения». Чтобы сохранить текущее соотношение ширины и высоты, убедитесь, что активирован значок цепи, чтобы связать эти свойства. В разделе «Размеры» введите значения для ширины и высоты.

12 советов, как улучшить качество фотосъемки со смартфона:

1. Правильно используйте свет
2. Протрите линзу
3. Избегайте зума
4. Вспышка
5. Отрегулируйте экспозицию
6. Сделайте фото черно-белым
7. Сделайте фотографию менее посредственной с помощью фильтров

Как можно улучшить качество изображения

Как улучшить изображение нейросетью десять сервисов:

1. Waifu2x. Let’s Enhance.
2. Let’s Enhance. AI Image Enlarger.
3. AI Image Enlarger. Deep Image.
4. Deep Image. Vance AI Image Enlarger.
5. Vance AI Image Enlarger. icons8 AI Image Upscaler.
6. icons8 AI Image Upscaler. Crea8tiveAI Photo Refiner.

Какая программа улучшает качество фото

Часть 2 Топ-11 приложений, которые могут улучшить видео / фотографии:

• #1: Snapseed. Это лучшее приложение для улучшения качества фотографии, которое будет полезно для использования с instagram и поможет улучшить фото или видео.
• #2: Afterlight.
• #3: Aviary.
• #4: Tiny Planet.
• #5: Overgram.
• #6: Facetune.
• #7: PicFrame.
• #8: Vintagio.

Каким предложением можно улучшить качество фото

Remini — одно из самых популярных и излюбленных приложений по улучшению фотографий в мире. Порадуйте своих родителей, преобразив их старинные фотоальбомы. За вас всё сделает невероятная технология искусственного интеллекта Remini, аналогичная той, что используется в киноиндустрии.

Как называется сайт для улучшения качество фото

Waifu2x. Бесплатный онлайн-сервис для повышения качества не только фотографий, но и рисунков. ПО на основе глубоких свёрточных нейросетей позволяет убрать шумы и увеличить размер изображений в два раза без потери качества. При обработке снимка предлагается выбрать его тип: рисунок или фотография.

Как улучшить качество фото с фотоаппарата

Настройки фотоаппарата для съёмки:

1. Сделайте выдержку короче. Выдержка измеряется в секундах. Например, 1/125 секунды, 1/1000 секунды.
2. Настройте ISO под освещение. Чем меньше ISO, тем темнее фотография.
3. Выставьте диафрагму под задачу снимка. Чем меньше число диафрагмы, тем сильнее размывается фон.

Какая программа для улучшения качества фото

AKVIS Enhancer — программа для обработки фотографий, предназначенная для улучшения детализации снимка, коррекции затемненных областей, повышения резкости границ и контрастности изображения.

Что сделать чтобы улучшить качество фото

Как улучшить фото с помощью графических инструментов:

1. Применяйте разные эффекты к фотографии
2. Используйте фильтры, чтобы изменить настроение снимка
3. Кадрируйте изображение

4. Отразите изображение по горизонтали или по вертикали
5. Накладывайте на изображение другую фотографию
6. Уберите фон с фотографии

Изображение Super-Resolution на основе глубокого обучения для улучшения фотографий — CV-Tricks.com

Что, если бы вы могли использовать искусственный интеллект для улучшения ваших фотографий, подобных тем, которые вы видите по телевизору? Супер-разрешение изображения — это технология, которая позволяет вам увеличивать разрешение ваших изображений с помощью глубокого обучения, чтобы увеличить ваши изображения. Посмотрите это забавное видео:

Суперразрешение изображения — это программный метод, который позволит нам улучшить пространственное разрешение изображения с помощью существующего оборудования.

Изображение с низким разрешением (LR) : Плотность пикселей в изображении мала, поэтому на нем мало деталей.

Изображение с высоким разрешением (HR) : Плотность пикселей в изображении большая, поэтому оно предлагает много деталей.

Метод, который используется для восстановления изображения с высоким разрешением из одного или нескольких изображений с низким разрешением путем восстановления высокочастотных деталей, называется «Сверхразрешение» .

  Изображение с низким разрешением

Исходное изображение с высоким разрешением

 , которые аппроксимируют значения новых пикселей на основе значения соседних пикселей, которые оставляют желать лучшего с точки зрения визуального качества, поскольку детали (например, острые края) часто не сохраняются.

Интерполированное изображение

Здесь мы используем глубокое обучение, чтобы научиться предсказывать эти значения с помощью генеративно-состязательных сетей. Учебную модель можно использовать для создания изображений с высоким разрешением с деталями из изображений с низким разрешением.

Понимание глубокого обучения на основе сверхвысокого разрешения:

Хорошо, давайте подумаем о том, как построить свёрточную нейронную сеть для обучения модели увеличению пространственного размера в 4 раза. Как мы уже знаем, 9Операция свертки 0011 всегда уменьшает размер ввода . Таким образом, нам придется использовать деконволюцию или дробно-шаговую свертку или аналогичный слой (субпиксельный сверточный слой), чтобы размер выходного изображения в 4 раза превышал размер входного. Данные для обучения просты: мы можем собрать большое количество изображений с высоким разрешением (HR) из Интернета, а затем уменьшить их размер в 4 раза, что будет нашим изображением с низким разрешением (LR). Мы передаем изображение с низким разрешением (скажем, размером 20×20) в сеть и обучаем его генерировать изображение с высоким разрешением (80×80). Цель сети состоит в том, чтобы уменьшить среднеквадратичную ошибку (MSE) между пикселями сгенерированного изображения и реальным изображением.

где:

f      представляет матрицу исходного изображения

g     представляет матрицу восстановленного изображения высокого разрешения

M   представляет количество строк пикселей изображения, а i представляет индекс этой строки

N     представляет количество столбцов пикселей изображения, а j представляет индекс этого столбца

Гипотетически, если мы обнулим эту ошибку, это означает, что наша сеть теперь может генерировать изображения хорошего качества с высоким разрешением. Итак, определяем метрику качества:

Отношение пикового сигнала к шуму (PSNR):

    Измеряет отклонение между сгенерированным изображением с высоким разрешением и исходным изображением (естественное изображение с высоким разрешением). Его можно определить как отношение между максимальным значением пикселя (пиковым сигналом) входного изображения (например, если входное изображение представляет собой 8-битный целочисленный тип данных без знака, тогда это значение будет равно 255) к MSE (среднеквадратичному ошибка) между значениями пикселей реконструированного изображения и исходного изображения, выраженными в логарифмическом масштабе.

Где

maxvalue представляет максимальное значение пикселя, которое существует во входном изображении (исходное целевое изображение)

Чем выше PSNR, тем лучше качество восстановленного изображения изображения по отношению к максимальному значению пикселя входного изображения.

К сожалению, максимизация PSNR сама по себе не работает для нас полностью, так как сгенерированные изображения могут быть слишком гладкими, что не выглядит реальным с точки зрения восприятия. Итак, мы используем глубокие нейронные сети (скажем, Vgg19или Alexnet) в качестве экстрактора признаков и принять разницу в карте признаков между сгенерированным изображением и изображением наземной истины как потерю для этой сети. Эта потеря называется потеря контента .

Дискриминаторная сеть и состязательные потери :

Как упоминалось ранее, PSNR не является идеальной метрикой для предсказания, является ли изображение реальным или нет. Было бы лучше, если бы мы могли судить о качестве сгенерированного изображения и отбрасывать нереалистичные. Вот почему мы используем другую сеть, которая предсказывает, насколько хорошим/реальным является сгенерированное изображение. Эта сеть называется сетью дискриминатора, поскольку она пытается предсказать, реалистичны ли изображения, сгенерированные генератором, или нет.

Таким образом, мы эффективно используем сгенерированную противоборствующую сеть, которая будет иметь две сети, генератор берет изображение с низким разрешением в качестве входных данных и создает изображение с высоким разрешением в качестве вывода. Дискриминатор решает, насколько реальным для восприятия является сгенерированное изображение. Дискриминатор также добавляет к генератору обратную связь, называемую состязательной потерей, которая предсказывает вероятность реалистичности сгенерированного изображения. Генератор использует это как сигнал для улучшения. Вот полная схема тренировки:

Вначале генератор выдает изображения очень плохого качества, но по мере продолжения обучения он начинает выдавать реалистичные изображения. К моменту завершения обучения дискриминатор уже не может хорошо отличить исходное изображение с высоким разрешением от изображения, созданного генератором.

Возможна ли голливудская/CSI версия сверхвысокого разрешения?:

Как вы понимаете, мы не можем создать информацию, которой не было в исходном изображении. Новые пиксели, которые мы создаем, — это просто очень хорошие предположения, основанные на обучении. Тем не менее, это улучшает изображение, так что людям легче его визуализировать. Таким образом, если у нас есть изображение с низким разрешением, в котором отсутствуют только некоторые пиксели, что затрудняет интерпретацию людьми, но информация присутствует, то сверхвысокое разрешение, безусловно, может помочь. Однако во многих случаях оказывается, что исходные изображения с низким разрешением чрезвычайно трудно визуализировать и интерпретировать людям, что делает их похожими на волшебство.

В целом, супер-разрешение — довольно крутое применение глубокого обучения. Теперь можно создать очень классное программное обеспечение для улучшения изображений с глубоким обучением, чтобы автоматически применять супер-разрешение к изображениям. Само собой разумеется, как и в случае со многими моделями глубокого обучения, очень эффективно обучать предметно-ориентированные модели, такие как лица или номерные знаки, в которых мы видели, что супер-разрешение действительно творит чудеса!

улучшить фотографии, PSNR, супер-разрешение

AI Image Upscaler — Upscale фото бесплатно на Depositphotos

Как работает масштабирование изображения?

Средство масштабирования изображений Depositphotos полностью работает на основе искусственного интеллекта. Наша нейронная сеть увеличивает и улучшает фотографии после распознавания объектов. Чтобы увеличивать изображения без потери качества, мы обучили нашу систему на огромном наборе визуальных данных и продолжаем это делать.
Мы в Depositphotos стремимся предоставить вам полезные инструменты, которые помогут вам сэкономить время на творческих задачах. В дополнение к бесплатному средству масштабирования изображений вы можете воспользоваться средством удаления фона, которое автоматически удаляет фон изображения и отлично работает с увеличенными изображениями.

Масштабирование изображения основано на искусственном интеллекте?

Не все средства масштабирования изображений основаны на искусственном интеллекте. Процесс может осуществляться как вручную, так и автоматически.
В первом случае вам потребуется профессиональное программное обеспечение для увеличения изображения и повышения его разрешения. Таким образом, у вас есть неограниченные возможности в отношении того, насколько большим или качественным становится изображение. Однако эти действия требуют дизайнерских навыков и дополнительного времени. Инструменты автоматического масштабирования изображения обычно основаны на искусственном интеллекте. Например, бесплатный апскейлер изображений Depositphotos позволяет увеличивать изображения в два раза, а также повышать их разрешение и качество в один клик. Вам просто нужно загрузить изображение на веб-сайт, подождать несколько секунд и загрузить его увеличенную версию. Тот же принцип применим к аналогичным инструментам на базе ИИ, которые позволяют бесплатно удалять фон из видео и изображений.

Как увеличить изображение бесплатно?

Вы можете бесплатно увеличить фотографии с помощью апскейлера изображений Depositphotos. Инструмент позволяет обрабатывать любое количество фотографий, независимо от того, нужно ли вам отредактировать одну или десятки за короткий промежуток времени.

Улучшает ли масштабирование качество изображения?

Да, когда вы масштабируете изображение с помощью инструмента Depositphotos, нейронные сети автоматически реконструируют пиксели, чтобы увеличить размер и разрешение изображения.

Как повысить качество изображения?

Это быстро и просто с помощью бесплатного апскейлера изображений Depositphotos. Все, что вам нужно сделать, это загрузить изображение, позволить нашим умным алгоритмам автоматически улучшить его и загрузить качественный результат за пару секунд.

Может ли ИИ улучшать изображения?

Да, ИИ можно научить улучшать изображения в соответствии с конкретными требованиями. Например, апскейлер изображений Depositphotos позволяет повысить качество и разрешение изображения, а также увеличить его в два раза.

Можно ли увеличить разрешение изображения без потери качества?

Да, с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта, таких как средство масштабирования изображений Depositphotos, размер и разрешение файла могут быть увеличены вместе с его качеством. Интеллектуальные алгоритмы инструмента восстанавливают недостающие пиксели при увеличении изображения, улучшая все параметры для достижения наилучшего результата.

Как увеличить разрешение изображения бесплатно?

Вы можете бесплатно увеличить разрешение фотографий, векторов и иллюстраций с помощью апскейлера изображений Depositphotos. Или вы можете сделать это вручную, используя платное профессиональное программное обеспечение для редактирования и постобработки изображений.

No related posts.