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近日，MIT計算機科學與人工智能實驗室和Google研究團隊提出了一套系統(tǒng)，在不影響手機耗電量等性能的情況下，可以實時對照片細節(jié)進行修復(fù)，讓拍照者立即得到HDR圖像。

高動態(tài)范圍（HDR），就是利用每個曝光時間相對應(yīng)最佳細節(jié)的LDR圖像來合成最終HDR圖像，它能夠更好地反映出真實環(huán)境中的視覺效果。

換言之，就是在拍照時，如果考慮高光區(qū)域的曝光，暗部細節(jié)就會丟失；而照顧暗部細節(jié)，高光區(qū)域就會過曝。為了解決這一問題，可以利用相機連拍至少三種曝光度以上的照片，最后再用軟件合成一張保留所有細節(jié)的照片，此技術(shù)稱為HDR技術(shù)。

據(jù)悉，早在16年的Google Pixel手機上，Google就開發(fā)了相關(guān)算法和軟件，并顯著改善了手機拍攝出的照片質(zhì)量。其中，復(fù)雜高動態(tài)范圍（HDR）算法是其技術(shù)核心，它可以捕獲數(shù)字圖像中顏色丟失的微小變化，但是受限于智能手機硬件的處理能力，而未能發(fā)揮很好的作用。

而早在2015年，MIT的研究生Michael Gharbi就開發(fā)了一個“轉(zhuǎn)換器”，它可以很好地解決Google面對的問題，大大降低圖像處理所需的帶寬和功耗。

該“轉(zhuǎn)換器”的具體實現(xiàn)就是，讓手機向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器發(fā)送圖像的低分辨率版本，隨后服務(wù)器發(fā)送回一個針對性的轉(zhuǎn)換算法，將手機上低分辨率版本的圖像修改為高分辨率的圖像�！稗D(zhuǎn)換器”使得智能手機能在短時間內(nèi)進行復(fù)雜的圖像處理，且不耗費大量的電量。

據(jù)了解，最新的這套系統(tǒng)是Google在MIT的這款“轉(zhuǎn)換器”之上，結(jié)合自己已有的系統(tǒng)開發(fā)出來的。

對此，Gharbi說：“Google聽說了我做的工作，于是他們自己做了后續(xù)的工作，合并了兩種方法。而現(xiàn)在我們要做的就是要讓算法自己學習和選擇，即融入AI，而無需人為向云端服務(wù)器發(fā)送圖像。目前來看，第一個目標就是加速和優(yōu)化程序，使其能在手機上運行�！�

為了實現(xiàn)快速處理，團隊開始從圖像的低分辨率版本來進行處理，但因為高分辨率圖像中的各個像素的顏色值變化微小，而機器學習系統(tǒng)必須從自身的“粗糙輸出”辨識出圖像各像素點的細微顏色變化特征，以判斷出圖像處理算法的類型，因此最大的難點依然是高分辨率采樣的簡單實現(xiàn)。

為此，該團隊對機器學習系統(tǒng)進行大量的訓(xùn)練，在其輸出設(shè)置上，團隊沒有讓系統(tǒng)輸出完整的圖像，而是輸出表示圖像中像素點顏色修改程度的公式。在訓(xùn)練中，根據(jù)輸出公式應(yīng)用到原始圖像后的效果與潤飾后版本的近似程度，系統(tǒng)對機器學習性能進行判斷，以此對其自身進行優(yōu)化。

目前研究團隊已對機器學習系統(tǒng)進行了5000張圖像數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，其中每張圖像都具有五個不同的潤飾變體。

現(xiàn)在，在處理高分辨率圖像上，融入AI的HDR算法比原始算法快了100倍，這也就意味著在很少的運存和電池電量的情況下，手機可以實時顯示HDR算法修過的圖像。

Google Research的Jon Barron表示，使用機器學習進行計算機攝影的改進是一項令人興奮的想法，但一直受限于手機的處理器能力和電源容量。現(xiàn)在我們找到了避開這些問題的方法，并將會使用戶有很棒的實時攝影體驗。