La IA de Google ahora permite convertir imágenes de baja resolución a alta resolución

Escrito por Alberto García
Software

A Google le interesa mucho el tamaño y la calidad de las fotos. Hace año y medio, Google anunció que iba a permitir almacenamiento ilimitado tanto de vídeos como de fotografías en Google Fotos. Estas fotos irían comprimidas hasta 16 megapíxeles, y los vídeos hasta 1080p para los usuarios con cuentas gratuitas, y por lo que pude probar, no hay prácticamente diferencia entre la compresión de Google y la foto sin comprimir, y eso que Google deja la foto en la mitad de espacio. El vídeo sí pierde algo de calidad.

El pasado mes de agosto os comentábamos que Google había creado un sistema de compresión basado en inteligencia artificial, el cual era capaz de comprimir las fotos con menor pérdida que el JPEG, y encima el resultado final ocupaba menos espacio de almacenamiento.

RAISR: Entre 10 y 100 veces más rápido

Ahora el turno les ha llegado a las imágenes de baja resolución. Mediante un método llamado RAISR (Rapid and Accurate Image Super-Resolution), Google busca obtener imágenes de alta resolución a partir de imágenes de baja resolución. Este método ya existe en algunos programas, pero el de Google es entre 10 y 100 veces más rápido, consumiendo menos recursos. Esto hace que pueda funcionar también en móviles, mientras que para hacer esto normalmente se quiere un ordenador.

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Este método se conoce como upsampling (o sobremuestreo), y los programas actuales con estas técnicas usan métodos lineales para rellenar los nuevos píxeles, utilizando combinaciones fijas de los píxeles que hay alrededor. La rapidez en estos métodos se consigue gracias a esta linealidad a la hora de aplicar los filtros, haciendo que la imagen final quede algo borrosa a pesar del aumento de resolución.

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La inteligencia artificial que aprende de otras imágenes

RAISR lo que hace es utilizar dos fotos; una de baja resolución con upsampling, y otra de alta resolución. De esa manera, el mecanismo aprende a rellenar información comparando la de la imagen con upsampling y la de la imagen de alta resolución. Replicando esta acción miles de veces, se consigue que la inteligencia artificial vaya entrenándose y aprendiendo en función de diversas características de las imágenes, como bordes, brillo o color. El resultado final son filtros inteligentes que se pueden aplicar a cualquier imagen.

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Gracias a esto, existe un filtro para cada tipo de borde, tenga la dirección que tenga. Así, se aplica el filtro más relevante de entre todos los que hay disponibles, obteniendo así una calidad similar a la imagen de alta resolución. Además, se aplica antialiasing para evitar los dientes de sierra, que suelen ser comunes en imágenes obtenidas a través de upsampling.

Fuente > Google

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  • Ruby12345

    Sí. Algo así es genial para fotos antiguas que suelen estar en baja resolución.

  • nova6k0

    Ya hay varias técnicas similares, que se basan en lo que se llaman filtros lineales. Los filtros lineales se basan en la información de los pixeles vecinos. De tal forma que se coge la media ponderada de los pesos de los pixeles vecinos para crear el nuevo, a través de una máscara de NxN (matriz NxN). Como se basa en los pixeles vecinos es muchísimo más rápido que el uso de filtros no lineales que cuya fórmula es bastante más compleja.

    Por si no lo sabéis el peso de un número es generalmente una cifra formada por el número multiplicado por la base del sistema (si es decimal, será 10) elevada a la posición que ocupa. Por ejemplo si es 123, sería 100 + 20 + 3. Centenas, decenas y unidades, pero eso viene de lo siguiente:

    1 x 10E2 + 2 x 10E1 + 3 x10E0 = 1 x 100 + 2 x 10 + 3 x 1 = 100 + 20 + 3 = 123

    Ex -> Elevado a x

    Si os fijáis en programas de retoques de imágenes y fotografías, con filtros y donde estos filtros se pueden personalizar, os aparecen como un conjunto de casillas en blanco, de una matriz por ejemplo de 5 x 5 y donde podéis meter una serie de números tanto positivos como negativos, dependiendo de esto ocurre una cosa u otra, eso es porque se está creando una fórmula personalizada que varía, el constraste, el brillo, la nitidez, el realce de bordes, colores…

    http://dmi.uib.es/~ygonzalez/VI/Material_del_Curso/Teoria/Tema5_Filtrado.pdf

    Salu2

  • Alvaro Murcia

    ¿esta disponible para su uso?¿hay algún sitio web donde descargar el software o alguna aplicación web donde subir una imagen de baja resolución y te devuelve una de alta?