由左至右分别为低解析影像、还原后的高解析图、未压缩的原图，photo credit: Max Planck Institute for Intelligent Systems
（文/Mia）
数十年来，将低分辨率、充满画素方格的影像还原成高分辨率的清晰影像，一直是科学家的目标之一，现在一群德国马克斯普朗克机构的科学家利用AI 机器学习技术，开发出了很有希望的演算法。
这个影像处理工具叫做 EnhanceNet-PAT，尽管现在还是无法奇迹般地还原影像，但是和过去的尝试相比的确有了可观的成果。在Digital Trends报导中，研究员 Mehdi MS Sajjadi 说到，过去的演算法总尝试要将影像完美还原出原本的像素，这是不可能的事（变成低分辨率许多资讯就丢失了），因此就算是最顶尖的技术也只能还原出模糊的画面。
这个演算法则是让电脑学习各种真实世界的「材质」，他们输入大量的影像来训练机器学习，再让它判断并填入该有的材质细节。当演算法输出成果后，科学家再回头与原本的影像比对并调整演算法，比如让边缘更尖锐或者加入其他真实的草地质感等等。最终演算法就能在不需要人类的辅助下自己输出拟真的影像。
应用方面，Sajjadi 还提到可以拿来将老电影修复成4K分辨率版本、修复年代久远的家族照，甚至可以投入辅助其他尖端技术，如训练神经网路读出更清晰的影像，就能让Google 以图搜图更准或者帮自驾车辨识行人等障碍物。
相关论文报告详阅康乃尔大学图书馆的arxiv平台。
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