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原题目:小哥质疑谷歌顶会论文有错,而且拿出了复现代码来证实

萧箫 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

景致很悦目,可是手机相机分辨率太低,照不出清晰的照片?

没关系,试试这个超分辨率算法,让AI“自动”帮你调整分辨率。

经由算法调整后,照片险些马上就清晰了数倍,连角落里模糊的文字都看得清:

这是来自谷歌的一个手机超分辨率算法,此前登上过SIGGRAPH 2019顶会,论述的是自家手机Pixel 3中使用的超分手艺。

现在,这个算法确实被复现了出来,然而,方式却与论文不全一致 。

来看看这是怎么回事。

多帧合一帧,效果更清晰

论文中,这个用手机实现超分辨率的原理,是这样的:

在用手机摄影的过程中,手部会泛起稍微的震颤。

手抖示例

这导致在延续拍摄统一情景的过程中,每张照片都市有一个细小的偏移量,这些小偏移量,正好能提供超分辨率所需要的亚像素信息。

然后,将这些彼此之间略有差异的图像帧,举行对齐、融合,就可以获得一张每个像素位置都有红、绿、蓝三通道值的图像。

详细算法是这样的:

首先,获取多帧RAW图像;然后,选择其中一帧作为基准帧,其余图像举行局部对齐,并通过核回归,估量每一帧对效果的局部孝敬度;最后,分成RGB三种颜色通道,将孝敬举行叠加。

在训练过程中,图像的局部特征会对核形状举行调整,并对采样值举行加权。

最后,对每个颜色通道举行归一化,获得最后的RGB图像。

整体来说,就是用多帧融合算法,取代了去马赛克的传统超分辨率算法。

然而,听起来异常完善的算法,有人在复现的过程中,却发现了一些问题

现实复现并不容易

项目的作者示意,在复现这篇论文的过程中,发现了一些bug,但现在论文原作者、刊行方都还没回应他。

再来看看这个算法:

首先,在图像帧的获取上,若是接纳谷歌相机的单反模式举行拍摄,由于时间距离较长,手部发生的“震颤”可能比想象得大,需要再通过全局的预对齐来填补缺陷。

然后,主要的问题出在b、c两个步骤上。

第一个不准确的问题,是详细接纳的帧数。论文解释“通过剖析每个帧的局部梯度结构张量,来盘算核的协方差矩阵”,然而作者发现,对每一帧都这样操作实在毫无意义。

作者放弃了像论文所述那样举行采样,选择了5×5而非3×3的核,并对梯度举行了高斯平滑,在全分辨率下盘算每个像素的结构张量。

此外,则是步骤d的情形,经由长时间曝光的图像,包罗许多低频噪声,使得正确跟踪无法实现。因此,作者在跟踪步骤前面还加入了一个高通滤波器。

然而,论文却完全没有提到“高通滤波器”这种器械。

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到了步骤e和f,谷歌论文的作者用了一个专业术语“Wiener shrinkage” ,但这个术语在引用论文中完全没有泛起,无法得知详细寄义。

因此,复现的作者,只能凭据自己的预测,连系引用的论文来复现。

其他另有一些细节上的错误,例如把公式搞错了的情形也有发生:

幸亏,最后他照样将这篇论文复现了出来:

而且做成了一个完整的项目,来看看详细效果。

详细效果

先来看看论文中所展示的效果,看上去照样异常不错的:

不仅噪点去除了不少,边缘也很平滑,没有放大后物体轮廓凸显的棱角。

而且,看起来也比其他的论文算法要更好:

那么,现实上复现出来的效果若何呢?

整体似乎不太看得出效果,放大一点试试:

单栋大楼的窗子确实清晰了不少,原本是模糊一片,现在险些能数得出数量了。

不外,相比于论文中的效果,复现出来的现实效果,似乎并没有那么“完善”。

但用来拍摄景物,效果还挺好:

摄影若是手抖的话,可以将它装到手机里试一试了~

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