谷歌raisr过滤器-谷歌raisr过滤器官方版预约 _安卓网

谷歌raisr过滤器官方版下载分享，喜欢这款应用的友友们就来体验一下这款不错的应用吧，相信大家能够感兴趣，帮助大家快速的复原模糊的图片等等，是一款不错的手机APP~

【应用说明】

RAISR过滤器都可以根据在图像块中找到的边特征(edge feature)来获得训练——即亮度/颜色梯度、平坦/有纹理的区域等等——其特征的确定是通过方向(direction，即一个边的角度)、强度(strength，锐利的边有更大的强度)和相干度(coherence，一种对边的状态的度量)。

【应用相关】

每天网络上都会分享和存储数百万张图片，人们可以在这些照片中探索世界、研究有趣的新话题、甚至是与亲朋分享自己的假期生活。然而，很多图片会受到拍摄设备像素的限制，或者会因为手机、平板电脑网络的问题而导致图像质量的下降。随着家用和移动设备上高分辨率显示器的普及，对低分辨率图像的高质量版本、快速查看以及可从多种设备分享的需求已得到了前所未有的提升。

在论文《RAISR： Rapid and Accurate Image Super-Resolution(快速准确的图像超分辨率)》中，我们介绍了一种结合了机器学习的技术，它能够生成低分辨率图像的高质量版本。RAISR生成的效果可以比肩甚至优于现有的超分辨率方法，而且处理速度要快上10倍到100倍;同时，它还可以在典型的移动设备上实时运行。此外，我们的技术还能避免低分辨率图像中存在的重塑走样问题。

上采样是一种从低质量图片中生成尺寸更大、像素更多、质量更高的图像的过程，已经存在相当长的一段时间了。上采样中一些众所周知的方法是线性方法，它通过使用附近现有像素值的简单固定组合来填充新的像素值。这些方法很快，因为它们是固定的线性过滤器(一个均匀应用于图像的恒定卷积核)。

但是这种让上采样快速运行的原因也是让使得它们不能有效地在更高分辨率的结果中给出更生动的细节。在下面的例子中可以看到，上采样的图像看上去比较模糊，你很难说这样的图像是被增强过的。

有了RAISR之后，我们就可以使用机器学习，并且可在图像对上进行训练了，一个低质量，一个高质量，然后你会发现，当它可选择地应用在低分辨率图像的每个像素上时，它会重塑出与原图质量相当的细节。RAISR可以用两种方法训练。第一种是直接的方法，其中过滤器是直接从低和高分辨率的图像对中被学习。

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