近日，MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室和Google研究團(tuán)隊(duì)提出了一套系統(tǒng)，在不影響手機(jī)耗電量等性能的情況下，可以實(shí)時(shí)對(duì)照片細(xì)節(jié)進(jìn)行修復(fù)，讓拍照者立即得到HDR圖像。

高動(dòng)態(tài)范圍（HDR），就是利用每個(gè)曝光時(shí)間相對(duì)應(yīng)最佳細(xì)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(shí)環(huán)境中的視覺效果。

換言之，就是在拍照時(shí)，如果考慮高光區(qū)域的曝光，暗部細(xì)節(jié)就會(huì)丟失；而照顧暗部細(xì)節(jié)，高光區(qū)域就會(huì)過曝。為了解決這一問題，可以利用相機(jī)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(xì)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(jī)上，Google就開發(fā)了相關(guān)算法和軟件，并顯著改善了手機(jī)拍攝出的照片質(zhì)量。其中，復(fù)雜高動(dòng)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(jī)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(gè)“轉(zhuǎn)換器”，它可以很好地解決Google面對(duì)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(shí)現(xiàn)就是，讓手機(jī)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(gè)針對(duì)性的轉(zhuǎn)換算法，將手機(jī)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(jī)能在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行復(fù)雜的圖像處理，且不耗費(fèi)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(duì)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(xué)習(xí)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(gè)目標(biāo)就是加速和優(yōu)化程序，使其能在手機(jī)上運(yùn)行。”

為了實(shí)現(xiàn)快速處理，團(tuán)隊(duì)開始從圖像的低分辨率版本來進(jìn)行處理，但因?yàn)楦叻直媛蕡D像中的各個(gè)像素的顏色值變化微小，而機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須從自身的“粗糙輸出”辨識(shí)出圖像各像素點(diǎn)的細(xì)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(diǎn)依然是高分辨率采樣的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。

為此，該團(tuán)隊(duì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行大量的訓(xùn)練，在其輸出設(shè)置上，團(tuán)隊(duì)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(diǎn)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(rùn)飾后版本的近似程度，系統(tǒng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)性能進(jìn)行判斷，以此對(duì)其自身進(jìn)行優(yōu)化。

目前研究團(tuán)隊(duì)已對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)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(gè)不同的潤(rùn)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(yùn)存和電池電量的情況下，手機(jī)可以實(shí)時(shí)顯示HDR算法修過的圖像。

Google Research的Jon Barron表示，使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行計(jì)算機(jī)攝影的改進(jìn)是一項(xiàng)令人興奮的想法，但一直受限于手機(jī)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(huì)使用戶有很棒的實(shí)時(shí)攝影體驗(yàn)。