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| 本文作者： 李詩 | 2018-10-16 19:06 |
雷鋒網(wǎng)按：前些天，谷歌發(fā)布了全新Pixel 3/Pixel 3XL手機(jī)，其最新的AI拍照功能令人感到驚艷。Night Sight夜間拍照效果吊打iPhone XS；Top Shot功能可以連續(xù)拍攝多張HDR+照片，自動去掉抖動、眨眼的廢片，推薦效果最好的一張；Photo Booth模式可以在檢測到人臉有微笑或者有趣的表情時自動拍照，幫你留下珍貴的一刻；Super Res Zoom通過攝像頭的變焦功能拍攝具備高分辨率的照片。
在雷鋒網(wǎng)看來，Super Res Zoom可以說是此次幾項(xiàng)全新AI拍照功能中最難理解的一個，也讓不少業(yè)內(nèi)人士感到好奇。幸而，谷歌計算成像領(lǐng)域首席科學(xué)家Peyman Milanfar和軟件工程師Bartlomiej Wronski在Google Blog特意發(fā)布一篇博文，講述了Super Res Zoom技術(shù)實(shí)現(xiàn)的全部過程。雷鋒網(wǎng)對原文進(jìn)行了不改變原意的翻譯和編輯。
一直以來，使用算法（而不是鏡頭）來進(jìn)行數(shù)碼變焦的移動設(shè)備相機(jī)就像是“丑小鴨”。數(shù)碼變焦的圖像質(zhì)量難以與數(shù)碼單反相機(jī)的光學(xué)變焦相提并論，因此傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，大型相機(jī)的復(fù)雜光學(xué)機(jī)制無法被更緊湊的移動設(shè)備相機(jī)和聰明的算法替代。
憑借Pixel 3上新的Super Res Zoom功能，我們正在挑戰(zhàn)這一概念。
此前，數(shù)碼變焦技術(shù)主要是升級單個圖像中的像素，Pixel 3中的Super Res Zoom技術(shù)則不然。Super Res Zoom的做法是將許多幀的圖像直接合并以產(chǎn)生更高分辨率的圖像，這個方法能大大改善圖片的細(xì)節(jié)，能許多其他智能手機(jī)上的2倍光學(xué)變焦鏡頭大致相當(dāng)。
2倍變焦：Pixel 2 vs. Super Res Zoom Pixel 3
數(shù)碼變焦是困難的。因?yàn)橐粋€好的算法期望從低分辨率的圖像開始，并可靠地“重建”缺失的細(xì)節(jié)——在典型的數(shù)字變焦中，單個圖像的一小部分被放大，生成一個大得多的圖像。傳統(tǒng)上，這是通過線性插值方法來實(shí)現(xiàn)的，這種方法試圖重新創(chuàng)建在原始圖像中丟失的信息，但會使得圖像模糊，缺乏紋理和細(xì)節(jié)。基于單圖像來提升圖像質(zhì)量一般采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法(包括我們自己的早期工作RAISR)。這些圖像放大了一些特定的圖像特征，如直線邊緣，甚至可以合成某些紋理，但無法恢復(fù)自然的高分辨率細(xì)節(jié)。雖然我們?nèi)匀皇褂肦AISR來提高圖像的視覺質(zhì)量，不過Super Res Zoom創(chuàng)新性地采用了多幀圖像方法。
重構(gòu)細(xì)節(jié)尤其困難，因?yàn)閿?shù)碼照片已經(jīng)不完整了。通過一種叫做脫模(Demosaicing)的過程，我們可以從部分顏色信息中重構(gòu)丟失的信息。在典型的消費(fèi)相機(jī)中，相機(jī)傳感器元件只用于測量光的強(qiáng)度，而不是直接測量光的顏色。為了捕捉場景中呈現(xiàn)的真實(shí)顏色，攝像機(jī)使用放置在傳感器前面的顏色濾鏡陣列，以便每個像素只測量一種顏色(紅色、綠色或藍(lán)色)。如下圖所示，它們以拜耳模式排列。
拜耳馬賽克彩色濾鏡：每2x2組像素捕獲由特定顏色過濾的光——兩個綠色像素(因?yàn)槲覀兊难劬G色更敏感)，一個紅色，一個藍(lán)色。這種模式在整個圖像中重復(fù)出現(xiàn)。
然后，在給定部分信息的情況下，攝像機(jī)處理管道必須重構(gòu)所有像素的真實(shí)顏色和所有細(xì)節(jié)。 脫模(Demosaicing)過程的第一步是要猜測丟失的顏色信息，通常會選取附近像素的顏色進(jìn)行插值，這意味著RGB數(shù)字圖像的三分之二實(shí)際上是重建的！
脫模利用相鄰像素重建丟失的顏色信息
在最簡單的形式中，這可以通過對相鄰值進(jìn)行平均來實(shí)現(xiàn)。大多數(shù)真正的解謎算法都比這更復(fù)雜，但由于只能得到部分信息，脫模的效果仍然不完美而且有很重的人工痕跡。雖然大尺寸的單反相機(jī)也存在這種情況，但它們更大的傳感器和更大的鏡頭能比一般的移動相機(jī)能夠捕捉到更多的細(xì)節(jié)。
如果你在移動設(shè)備上進(jìn)行縮放變焦，情況會變得更糟；然后，算法被迫通過附近的像素進(jìn)行插值來彌補(bǔ)更多的信息。然而，這也不是一無是處，因?yàn)榧词故艿揭苿釉O(shè)備光學(xué)的限制，高速連拍（Burst Photography）以及多幅圖像的融合可以用來實(shí)現(xiàn)超分辨率。
雖然單個幀不能提供足夠的信息來填充缺失的顏色，但是我們可以從高速連續(xù)拍攝的多個圖像中獲得一些缺失的信息。谷歌的HDR+算法在Nexus手機(jī)和Pixel手機(jī)上得到了成功應(yīng)用，它已經(jīng)利用多幀的信息使手機(jī)照片達(dá)到了更大傳感器所期望的質(zhì)量水平，是否可以使用類似的方法來提高圖像分辨率?
多幀超分辨率的概念出現(xiàn)已經(jīng)有十多年歷史了（在天文攝影上，類似的概念被稱為“drizzle”），通過捕捉和組合多個細(xì)微位置差異的照片可以產(chǎn)生相當(dāng)于光學(xué)變焦的效果，至少在2-3倍的低倍變焦和良好的照明條件下。在這個過程中，一般的想法是將低分辨率的圖像部分直接對齊并合并到一個理想(更高)分辨率的網(wǎng)格上。下面是一個理想化的多幀超分辨率算法如何工作的例子:
（與頂部的需要插值的脫模過程相比，用多個圖像填充，每個圖像水平或垂直移動一個像素更為理想）
在上面的示例中，我們捕獲了4個幀，其中3個幀精確地移動了一個像素：從水平方向、垂直方向以及同時從水平和垂直方向。所有的洞都會被填滿，根本就不需要任何脫模。一些單反相機(jī)支持這種操作，但只有當(dāng)相機(jī)在三腳架上，傳感器/鏡頭能進(jìn)行移動，這有時被稱為“微步”（microstepping）。
多年來，這種“超級分辨率”的高分辨率成像方法的應(yīng)用仍然主要局限于實(shí)驗(yàn)室，或以其他方式控制的設(shè)置中。在這些設(shè)置中，傳感器和主體是對齊的，它們之間的移動要么是有意控制的，要么是受到嚴(yán)格限制的。例如，在天文成像中，用固定的望遠(yuǎn)鏡來拍攝星空的移動軌跡。但在當(dāng)今智能手機(jī)等廣泛使用的成像設(shè)備及應(yīng)用程序中，超級分辨率的實(shí)際應(yīng)用仍是可望而不可及的。
多幀超分辨率功能需要滿足一些條件。首先，也是最重要的一點(diǎn)，鏡頭需要比所使用的傳感器更好地處理細(xì)節(jié)(相反，你可以想象這樣一個情況，鏡頭設(shè)計得很差，添加一個更好的傳感器沒有任何好處)。數(shù)碼相機(jī)有的一種常見的且不受歡迎的效果，叫做混疊（aliasing）。
當(dāng)攝像機(jī)傳感器不能忠實(shí)地表示場景中的所有模式和細(xì)節(jié)時，就會發(fā)生混疊。混疊的一個很好的例子是龜紋圖案（ Moiré patterns），當(dāng)兩種同樣的圖案以一定的角度重疊會出現(xiàn)的現(xiàn)象。
由兩組平行線產(chǎn)生的莫爾條紋,一組垂直，另一組傾斜5°
此外，當(dāng)物體在場景中移動時，對物理特征(如表邊)的混疊效果也會發(fā)生變化。您可以在以下連拍序列中觀察到這一點(diǎn)，在連拍序列中，相機(jī)的輕微運(yùn)動會產(chǎn)生時變的混疊效果:
左圖：高分辨率下的桌子邊緣的單幅圖像，右圖：連拍產(chǎn)生的不同圖像幀。混疊效果和云紋效果在不同的幀之間是可見的——像素似乎跳來跳去，產(chǎn)生不同的彩色圖案
但是，我們也能因禍得福，如果分析混疊效果產(chǎn)生的模式，就會得到顏色和亮度值的多樣性，以實(shí)現(xiàn)超分辨率。盡管如此，要在手持移動設(shè)備和任何連拍序列中實(shí)現(xiàn)高分辨率，依然有諸多挑戰(zhàn)存在。
如前所述，一些單反相機(jī)提供了特殊的三腳架超分辨率模式，類似于我們目前描述的方式。這些方法依賴于相機(jī)內(nèi)傳感器和光學(xué)器件的物理運(yùn)動，但需要相機(jī)完全穩(wěn)定。然而，這在移動設(shè)備上是不切實(shí)際的，因?yàn)樗鼈儙缀蹩偸鞘殖值摹?/p>
然而，借助手部運(yùn)動方案，我們將這個最大的難點(diǎn)變成了我們的優(yōu)勢。當(dāng)我們用手持相機(jī)或手機(jī)拍攝一組照片時，畫面之間總會有一些運(yùn)動。光學(xué)圖像穩(wěn)定(OIS)系統(tǒng)可以補(bǔ)償相機(jī)的大運(yùn)動——通常間隔1/30秒以內(nèi)的5-20像素移動——但不能完全消除更快、更低的幅度、自然的手震顫。當(dāng)使用高分辨率傳感器的手機(jī)拍照時，這種手抖的幅度只有幾個像素。
在進(jìn)行處理后，連拍中手掌震顫的結(jié)果
為了利用手部抖動的優(yōu)勢，我們首先需要將高速連拍的照片排列在一起，我們選擇高速連拍圖像中的單個圖像作為“基”或參考幀，并對齊與之相關(guān)的所有其他幀。對齊后，這些圖像大致結(jié)合在一起。當(dāng)然，手部運(yùn)動不太可能將圖像精確地移動單個像素，因此我們需要在每個新捕獲的幀中插入相鄰像素，然后將顏色注入基幀的像素網(wǎng)格中。
當(dāng)由于設(shè)備是完全穩(wěn)定的(例如放置在三腳架上)而沒有出現(xiàn)手部運(yùn)動時，我們?nèi)匀豢梢酝ㄟ^故意“抖動”相機(jī)來達(dá)到模擬自然手部運(yùn)動的目的，通過強(qiáng)迫OIS模塊在鏡頭之間輕微移動。這個移動非常小，選擇的時候不會干擾正常的照片——但是你可以在Pixel 3上自己觀察它，你可以把手機(jī)完全固定，比如把它按在窗口上，或者最大限度地縮放取景器。如下圖所示，可以觀察遠(yuǎn)處物體微小但連續(xù)的橢圓運(yùn)動。
以上是我們對理想過程的描述，聽起來很簡單，但是要實(shí)現(xiàn)超分辨率并不是那么容易。有很多原因?qū)е聸]有被廣泛應(yīng)用到手機(jī)等消費(fèi)產(chǎn)品中，例如其需要大量的算法創(chuàng)新。挑戰(zhàn)可以包括:
即使在良好的光照條件下，連拍的單個圖像也是有噪聲的。一個實(shí)用的超分辨率算法需要意識到這種噪音，并正確工作。我們不想只得到更高分辨率的噪聲圖像——我們的目標(biāo)是既提高分辨率，又能產(chǎn)生更小的噪聲。
左：在良好的光照條件下拍攝的單幀圖像，由于曝光不足，仍然可能包含大量的噪聲。右：連拍處理后合并多幀的結(jié)果。
在連拍的圖像之間的運(yùn)動不僅僅局限于相機(jī)的運(yùn)動，可能有復(fù)雜的場景中運(yùn)動如風(fēng)吹動的樹葉、水面漣漪、汽車、人的面部變化、火焰的閃爍——甚至一些不能被視為獨(dú)立運(yùn)動的如吸煙。一般來說，完全可靠和局部對準(zhǔn)是不可能的，因此即使運(yùn)動估計不完美，一個好的超分辨率算法也要能用。
因?yàn)榇蠖鄶?shù)運(yùn)動是隨機(jī)的，即使有良好的對齊，數(shù)據(jù)可能在圖像的某些區(qū)域密集，而在其他區(qū)域稀疏。超分辨率的關(guān)鍵是一個復(fù)雜的插值問題，因此數(shù)據(jù)的不規(guī)則傳播使得在網(wǎng)格的各個部分生成更高分辨率的圖像具有挑戰(zhàn)性。
以上所有的挑戰(zhàn)似乎都使得超分辨率在實(shí)踐中不可行，或者充其量只能局限于靜態(tài)場景和放在三腳架上的相機(jī)。利用Pixel 3上的Super Res Zoom，我們開發(fā)了一種穩(wěn)定、精確的連拍分辨率增強(qiáng)方法，它使用自然的手部運(yùn)動，并且足夠強(qiáng)大，可以部署在手機(jī)上。
以下是我們解決上述挑戰(zhàn)的方法:
為了在高速連拍（Burst Photography）情況下有效地合并幀，并為每個像素生成一個紅色、綠色和藍(lán)色的值，而不需要進(jìn)行除噪，我們開發(fā)了一種跨幀集成信息的方法，該方法考慮了圖像的邊緣，并相應(yīng)地進(jìn)行了調(diào)整。具體地說，我們分析輸入幀并調(diào)整我們?nèi)绾螌⑺鼈兘M合在一起，權(quán)衡增加的細(xì)節(jié)，分辨率，噪聲抑制和平滑。我們通過沿著明顯邊緣的方向合并像素，而不是跨越它們來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。效果是我們的多幀方法提供了噪音減少和細(xì)節(jié)的增強(qiáng)之間的最佳平衡。
為了使算法能夠可靠地處理復(fù)雜的局部運(yùn)動場景(人、車、水或樹葉移動)，我們開發(fā)了一個魯棒性模型來檢測和減輕對齊誤差。我們選擇一幀作為“參考圖像”，并只有當(dāng)我們確信我們找到了正確的對應(yīng)特征才將來自其他幀的信息合并到它。通過這種方式，我們可以避免像“重影”或運(yùn)動模糊，或者是錯誤地合并圖像的部分。
一輛快速行駛的公共汽車的連拍圖像。左:沒有魯棒性模型下合并。右:有魯棒模型下合并
推動移動攝影技術(shù)的發(fā)展
去年谷歌推出的人像模式(Portrait mode)，以及之前HDR+ pipeline都展示了移動攝影的優(yōu)越性。今年，我們從變焦下手。Super Res Zoom能提高計算機(jī)攝影技術(shù)水平，同時縮小移動攝影和數(shù)碼單反之間的質(zhì)量差距。
超分辨率的概念比智能手機(jī)的出現(xiàn)早了至少10年。在幾乎同樣長的時間里，它也通過電影和電視在公眾的想象中存在，它也是學(xué)術(shù)期刊和學(xué)術(shù)會議上成千上萬篇論文的主題?，F(xiàn)在，在你手掌中的Pixel 3里，超分辨率真實(shí)存在。
這里有一些關(guān)于如何在Pixel 3的手機(jī)上使用Super Res Zoom的技巧：
縮放再縮放，或者使用+按鈕增加縮放的離散步驟。
雙擊預(yù)覽以快速切換縮放和縮小。
Super Res Zoom可以在所有縮放系數(shù)下工作，不過出于性能原因，它只激活了1.2倍以上。
Pixel的廣角攝像機(jī)的光學(xué)分辨率有基本的限制。因此，為了最大限度地利用縮放，請保持放大系數(shù)適中。
避免快速移動的物體。Super Res Zoom能正確捕捉它們，但你不可能得到更高的分辨率。
via Google Blog
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