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detailliertes Bild einer EInkaufsstraße

[Update] Google RAISR: Sichtbar mehr Details aus pixeligen Bildern holen

RAISR soll aus kleinen, verpixelten Fotos hochaufgelöste Bilder mit jeder Menge Details machen. Googles intelligentes Verfahren setzt auf Machine Learning und soll herkömmlichen Technologien zum Hochrechnen in Sachen Realitätsnähe und Bildschärfe weit voraus sein.

+++(Update 12.01.2017)+++

Google hat begonnen, das ambitionierte Machine-Learning-Verfahren beim Betrachten hochaufgelöster Bilder auf Google+ einzusetzen, um Datenvolumen einzusparen. Dies teilte das Unternehmen gestern im Blog 'The Keyword' mit. So würde auf einigen Android-Geräten lediglich ein Bruchteil der Pixel des Original-Bildes abgerufen und die fehlenden Details dann beim Ansehen des Fotos durch RAISR ergänzt.

Vergleich vorher / nachher mit Raisr

Dank RAISR sparen Android-Geräte heute schon jede Menge Bandbreite beim Betrachten hochaufgelöster Bilder ein.

Derzeit werde das Verfahren bereits bei ca. einer Milliarde Bilder pro Woche angewendet. Damit habe sich die Menge der übertragenen Daten um etwa ein Drittel verringert. Etwas vage kündigte Google an, die Technologie in den kommenden Wochen breitgefächerter auszurollen. Die Entwickler versprechen sich dadurch weitere Dateneinsparungen für ihre User.

+++(Update 12.01.2017)+++

Verpixelte Urlaubsfotos, die vor vielen Jahren mit einem uralten Foto-Handy geschossen wurden, in gestochen scharfe Aufnahmen verwandeln? Ein viel zu kleines Bild, das man im Internet gefunden hat, zum hoch aufgelösten Desktop-Hintergrund machen? Glaubt man Google, könnte das schon bald Realität werden. RAISR (Rapid and Accurate Image Super-Resolution) nennt sich die Technologie, die auf Machine Learning setzt und somit herkömmlichen, linearen Methoden zum Hochrechnen schlecht aufgelöster Bilder einige Schritte voraus sein soll.

Vorher: Herangezoomt wirkt das Objekt verpixelt und wenig detailliert.    Google Research Blog 

RAISR

Nachher: Mit RAISR erscheint das Bild detaillierter. Das hochgerechnete Objekt wirkt zudem kaum weichgezeichnet.    Google Research Blog 

Vorher: Herangezoomt wirkt das Objekt verpixelt und wenig detailliert.

 Google Research Blog 
RAISR

Nachher: Mit RAISR erscheint das Bild detaillierter. Das hochgerechnete Objekt wirkt zudem kaum weichgezeichnet.

 Google Research Blog 

RAISR kreiert realistische Details

Googles Methode könne laut dem Google-Forscher Peyman Milanfar insbesondere deshalb weit bessere Ergebnisse liefern, weil die Technologie nur bedingt mit Weichzeichnern arbeitet und nachträglich eingefügte Details nicht einfach linear auf Grundlage der benachbarten Pixel errechnet. Vielmehr werde RAISR vorab anhand jeweils zweier Beispiele, je eines mit hoher und eines mit niedriger Auflösung, "trainiert" und sei somit fähig, einen passenden Filter für jeden einzelnen Pixel anzuwenden.

Das intelligente Verfahren soll außerdem im Stande sein, die unschönen Alias-Effekte, also beispielsweise Treppchenbildung und Moiré-Effekte, vollständig zu eliminieren. Herkömmliche Verfahren können dies nur bedingt. Am Ende entsünde der Eindruck, als seien dem Bild tatsächlich real existierende Details hinzugefügt worden. Eine detaillierte Erläuterung liefert der Wissenschaftler im Google Research Blog.

Anwendung in Messengern denkbar

Anwendung könnte RAISR zum Beispiel beim 'Pinch-to-Zoom'-Feature in Smartphones finden, sofern das Original keine hinreichende Auflösung liefert. Außerdem könnte damit jede Menge Speicherplatz und Datenvolumen in Bilddatenbanken und Messengern gespart werden, da viele Bilder nur noch in geringer Auflösung gespeichert und versendet werden müssten.

Teasergrafik - (dotshock)  Shutterstock.com 

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