天天彩票app下载安装:谷歌发文详解Pixel3中的拍照黑科技——SuperResZoom

本文摘要:这种操作者,但只有当相机在三脚架上时,传感器/镜头才能展开和移动,有时称为“微步”。

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这种操作者,但只有当相机在三脚架上时,传感器/镜头才能展开和移动,有时称为“微步”。多年来,这种“超分辨率”高分辨率光学方法的应用仍然主要局限于实验室或其他受控环境。

在这些设置中,传感器和主体是偏移的,它们之间的运动要么是无意控制的,要么是严格容许的。例如,在天体光学中,同样的望远镜被用来拍摄恒星的运动轨迹。

然而,在当今的光学器件和智能手机等应用中,超分辨率的实际应用仍然遥不可及。多帧超分辨率功能必须满足一些条件。首先,也是最重要的,镜头必须比它所用于的传感器更好的处理细节(忽略,你可以想象一个镜头设计的很差的情况,加一个更好的传感器没有任何好处)。

数码相机的一种罕见且不受欢迎的效果叫做混叠。图像混叠当相机传感器无法对场景中的所有模式和细节做出响应时,这种情况就不会再发生了。

混叠的一个很好的例子是莫尔图案,当两个图案以一定角度重叠时,莫尔图案通常不会出现。两组平行线产生的莫尔条纹,一组是横向的,另一组是弯曲5。此外,当对象在场景中移动时,物理特征(如表面边缘)上的混叠效果不会改变。你可以在下面的连拍序列中仔细观察这一点。

在连拍序列中,相机剧烈的运动会产生时变的混叠效应。左图:高分辨率下桌子边缘的单幅图像,右图:连拍产生的不同图像帧。

混叠效应和莫尔效应在不同的帧之间是可见的。——像素可能会跳跃,产生不同的颜色模式。

然而,我们也可以每朵云都有一线希望。如果分析混叠效应的模式,就不会得到颜色和亮度值的多样性,从而构建超高分辨率。然而,在手持移动设备和任何连续拍摄序列中构建高分辨率仍然存在许多挑战。手动构建超分辨率如前所述,部分单反相机获得了类似的三脚架超分辨率模式,类似于我们目前描述的方式。

这些方法依赖于相机中传感器和光学器件的物理运动,但相机必须几乎稳定。然而,这在移动设备上是不切实际的,因为它们总是用手拿着。然而,通过使用手部运动方案,我们将这第二个唯一的问题变成了我们的优势。当我们用相机或手机拍一组照片时,画面之间总会有一些运动。

光学稳像(OIS)系统可以补偿相机的大运动——,一般在1/30秒内,5-20像素的运动——,但很难避免较慢、较低幅度和自然的手部抽动。用在高分辨率传感器的手机照片上,这种手抖的幅度只有几个像素。连拍手掌抽动的结果经过处置为了利用手抖,首先要把高速连拍的照片一起整理。

我们自由选择高速连拍图像中的单个图像作为“En”或参考帧,并偏移与之相关的所有其他帧。偏移后,这些图像通常会融合在一起。当然,手部运动不太可能精确地将图像移动单个像素,所以我们必须在每个新捕获的帧中放置相邻的像素,然后通过基本帧的像素网格来流动颜色。在因为设备几乎稳定(比如放在三脚架上)而不经常出现手部运动的情况下,我们仍然可以故意“晃动”相机,超越模拟大自然手部运动的目的,迫使OIS模块在镜头之间严重移动。

这个动作很小,自由选择的时候会阻碍长时间拍照——,但是可以在Pixel 3上仔细观察,可以让手机几乎一样,比如按在窗口上,或者最大化图形取景器。如下右图所示,可以仔细观察远处物体微小但往复的椭圆运动。

解决超分辨率的挑战以上是我们对理想过程的描述,听起来很简单,但是构建超分辨率并不那么容易。它没有在手机等消费类产品中得到广泛应用的原因有很多,比如它需要大量的算法创意。挑战可能还包括:即使在较好的光照条件下,连拍的单幅图像也是有噪声的。一个简单的超分辨率算法必须意识到这种噪声并准确工作。

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我们只想得到分辨率更高的噪声图像——。我们的目标是提高分辨率,产生更小的噪声。左:由于严重曝光不足,在较好的光照条件下拍摄的单帧图像可能仍然包含大量噪声。右:连拍处置后多帧分割的结果。

连拍的图像之间的运动在一定程度上受限于相机的运动。可能有风吹树叶,水面涟漪,汽车,人的表情变化,火焰的闪光——,甚至一些不能算独立运动的吸烟者等简单场景。一般来说,几乎可信和局部对齐是不可能的,所以即使运动估计不完美,也要用好的超分辨率算法。

因为大多数运动都是随机的,即使有很好的偏移,数据在图像的某些区域可能是密集的,在其他区域可能是密集的。超分辨率的关键是简单的插值问题,因此数据的点传播使得在网格的各个部分分解更高分辨率的图像具有挑战性。以上种种挑战可能会让超分辨率在实践中变得不切实际,或者说,充其量也就不能局限于静态场景和放置在三脚架上的相机。

借助Pixel 3上的超级分辨率变焦(Super Res Zoom),我们开发了一种稳定、准确的方法来增强连拍的分辨率,用于自然界的手部运动,并且足够强大,可以部署在手机上。以下是我们解决上述挑战的方法:为了在高速连续拍摄下有效地分割帧,并为每个像素分解红、绿、蓝值,我们开发了一种跨帧构建信息的方法,该方法考虑了图像的边缘并进行适当的调整。具体来说,我们分析输出帧,并调整如何将它们组合在一起,权衡减少的细节、分辨率、噪声感应和平滑度。

我们通过在突出边缘的方向上分割像素来构建它,而不是交叉它们。结果是我们的多帧方法在噪声增加和细节增强之间获得了最佳平衡。

为了使算法可信地处理简单的局部运动场景(人、车、水或树叶运动),我们开发了一个鲁棒的模型来检测和减少偏移误差。我们可以自由选择一帧作为“参考图像”,只有当我们相信我们已经找到了确切的对应特征时,我们才会将来自其他帧的信息分割到其中。这样,我们可以防止“重影”或运动模糊,或者错误地分割图像的部分。

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一辆缓慢行驶的公共汽车的连续拍摄图像。左:拆分无稳健模型。

Right :已经在robust模式下拆分,推动移动摄影技术的发展。谷歌去年发布的人像模式和之前的HDR管道展示了移动摄影的优势。今年,我们从变焦中杀光。超级分辨率变焦(Super Res Zoom)可以提高电脑摄影的技术水平,增加手机摄影和数码单反的质量差距。

超分辨率的概念比智能手机的频繁出现早了至少10年。在一个完全广阔的时代里,它并没有通过影视存在于大众的想象中,也是学术期刊和会议上成千上万篇论文的主题。

现在在你手掌的Pixel 3里,超分辨率现实是不存在的。如何充分利用超分辨率变焦?这里有一些如何在Pixel 3的手机上使用超级分辨率缩放的提示:图形后面是图形,或者按钮的线性步骤来减少图形。双击预览以转换图形并更慢地放大。超级分辨率缩放可以在所有图形系数下工作,但出于性能原因,它只能转录1.2倍以上。

像素的广角相机对光学分辨率有基本的公差。因此,为了最大限度地利用图形,要求保持高放大倍数。防止缓慢移动的物体。

超级分辨率变焦可以准确地捕捉它们,但你无法获得更高的分辨率。via Google Blog涉及的文章:公布了5个新的硬件项目,Google展示了关于“AI硬件和软件”的原创文章,经许可禁止发表。以下是发布通知。

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