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  • 手机可以动态地显示HDR算法修改的图像“5分11选5”

    发布时间: 2020-12-28 11:26首页:主页 > 军事 > 阅读()
    本文摘要:该“转换器”的目标是让手机向网络服务器发送图像的低分辨率版本,然后在服务器上发送目标切换算法,将手机的低分辨率版本图像更改为高分辨率图像。转换器允许智能手机在短时间内进行简单的图像处理,不消耗大量电力。

    照片

    最近,MIT计算机科学及人工智能研究所和谷歌研究小组提出了一个系统,可以在不影响手机功耗等性能的情况下动态修改照片细节,使摄影师能够立即获得HDR图像。低动态范围(HDR)是使用LDR图像准备最终HDR图像,而不是每个曝光时间的最佳细节,需要在实际环境中更好地表达视觉效果。也就是说,考虑到照片中高光区域的曝光,黑暗的细节不会丢失。照顾黑暗部分的细节,高光区域不会过度暴露。

    为了解决这个问题,可以用照相机连续拍摄至少3种曝光度以上的照片,最后用软件准备包含所有细节的照片。这称为HDR技术。据说早在16年的谷歌Pixel手机上,谷歌就开发了算法和软件,大大提高了手机拍摄的照片质量。

    其中,简单的低动态范围(HDR)算法是在数字图像中捕捉颜色损失小变化的技术核心,但由于智能手机硬件的处理能力,无法充分发挥。此前,2015年麻省理工学院研究生MichaelGharbi开发了一款“转换器”,可以很好地解决谷歌面临的问题,并大大减少图像处理所需的比特率和功耗。该“转换器”的目标是让手机向网络服务器发送图像的低分辨率版本,然后在服务器上发送目标切换算法,将手机的低分辨率版本图像更改为高分辨率图像。

    转换器允许智能手机在短时间内进行简单的图像处理,不消耗大量电力。据悉,最近该系统是谷歌在MIT的这个“转换器”基础上融合开发出来的。对此,Gharbi表示:“谷歌听到我做的事情,他们自己做以前的事情,并分享了两种方法。

    ”现在我们要做的是让算法自己学习,自由选择。也就是说,导入到AI中。需要有人向云服务器发送图像。

    目前,第一个目标是加快和优化程序,使其能够在手机上工作。“为了构建缓慢的处理,团队从图像的低分辨率版本开始处理。但是,由于高分辨率图像中每个像素的颜色值变化很小,机器学习系统需要在自己的“硬输入”中识别图像中每个像素点所在的小颜色变化特性。

    由于可以识别图像处理算法的类型,下一个困难的问题仍然是高分辨率采样的简单配置。为此,该小组对机器学习系统进行了大量培训,输入设置不允许系统输入原始图像,而是输入了响应图像像素点颜色变化程度的公式。在训练中,根据输入公式应用于整个图像后的效果和修饰版本的相似性,系统将区分机器学习性能,进行自我优化。

    目前,研究小组对机器学习系统进行了5000张图像数据集培训,每张图像都有5个不同的润色变体。现在,从高分辨率图像处理到AI的HDR算法比整个算法慢100倍。也就是说,在几乎没有运输和电池电力的情况下,手机可以动态地显示HDR算法修改的图像。

    GoogleResearch的JonBarron响应,改善电脑学习的电脑照片是一个有趣的想法,但仍然受到手机的处理器能力和功率容量的限制。现在找到了避免这些问题的方法。

    不会为用户提供有趣的动态照片体验。


    本文关键词:5分11选5,机器学习,谷歌,颜色,图像

    本文来源:5分11选5-www.yaboyule159.icu

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