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AI去馬賽克,你聽說過嗎?

我快閉嘴 ? 來源:智能制造網(wǎng) ? 作者:智能制造網(wǎng) ? 2020-07-04 12:43 ? 次閱讀
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說到馬賽克,相信大家都不陌生。馬賽克從本質(zhì)上講,就是一種將原畫面模糊化,并且打亂色塊分布,從而讓人不能知曉完整畫面的遮蓋手段。這種手段往往是為了遮擋一些不健康、較私密的畫面,在電影中是為了遮蓋一些讓人感到強烈不適的鏡頭,在圖冊中則是為了遮蓋圖片中的某些區(qū)域或者元素。

馬賽克誕生之后,去馬賽克的嘗試也隨之而生。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展,用它來去馬賽克也成為了諸多研究者技術(shù)攻關的重要課題。那么,AI去馬賽克的主流技術(shù)有哪些呢?

從目前來看,AI去馬賽克常用的就是SR超分辨率技術(shù),它能將低分辨率圖片填補細節(jié),給圖片增加像素點,從而使圖像變得更加完整、清晰和自然,整個過程對算力的要求比較高。

日前,美國杜克大學的研究人員發(fā)明了一種新的PULSE算法,它可以將低分辨圖片變成高清圖片,細致到毛孔、頭發(fā)都能神還原。據(jù)了解,杜克大學的方法有點不同,他們開發(fā)出了PULSE算法。雖然也是SR超分辨率技術(shù),但它不是填補像素,而是先生成高清大圖,然后降低圖片分辨率與原始圖片對比,從中找到匹配程度高的圖像。

基于這樣的技術(shù),PULSE算法甚至可以還原很多細節(jié),包括人物臉部的頭發(fā)、毛孔、皮膚紋理等,實現(xiàn)逼真的畫面效果,真正達到AI去馬賽克的預期效果。

其實,早在2019年8月,來自慕尼黑工業(yè)大學的研究人員就提出了一種用于實現(xiàn)視頻超分辨率的新型 GAN——TecoGAN。據(jù)悉,GAN——TecoGAN發(fā)明的初衷是將低清晰度圖片,通過AI計算的方式來補齊像素,實現(xiàn)低清轉(zhuǎn)換高清。TecoGAN所使用的算法,就是人工智能機器學習的一種。

AI去馬賽克的應用,可以設計高清視頻、圖像設計、醫(yī)療影像輔助分析等多個層面。AI去馬賽克在醫(yī)療領域應用空間尤其廣闊。例如,對核磁共振圖像(MRI)掃描時,AI去馬賽克能夠用于圖像的降噪,方便醫(yī)師查看清晰、完整的圖像,而不需要面對滿滿的馬賽克,這就有助于醫(yī)生準確判斷患者的病情,從而制定理療方案。

不過,利用AI去馬賽克也很難達到十全十美的效果。雖然AI去馬賽克具有速度快、質(zhì)量高的優(yōu)點,但是并不是百分百還原,和我們?nèi)四X想象出來的,也就是心中的質(zhì)量還是有些差距的。在實際場景下,AI軟件檢測馬賽克是有條件的,如果圖片或者視頻質(zhì)量不高,AI軟件很難檢測到馬賽克的存在,甚至整張圖都能被當成馬賽克來處理,這樣一來就與剛開始的想法相去甚遠了。

無論是馬賽克還是有搭載了“AI黑科技”的識別神器,一方面是為了保護個人隱私并保持良好的上網(wǎng)環(huán)境,另一方面是滿足個人喜好。而不管是為隱私照片打上馬賽克,還是為了醫(yī)學診療用AI去掉馬賽克,用戶都應該自覺遵守相應的法律法規(guī)和行業(yè)公約,在法律和道德允許的范圍內(nèi)進行合理使用。

技術(shù)的更迭,讓人們從不同的角度和層面觀察周圍的世界。AI去馬賽克的誕生與應用,或許將會引發(fā)新一輪的科技市場爭奪,而能夠合規(guī)、有序地運用AI去馬賽克技術(shù)的企業(yè),或許能在這條賽道上走得更遠。
責任編輯:tzh

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