马赛克模糊处理视频视频去马赛克算法 _经验常识

视频去马赛克算法(马赛克模糊处理视频)【马赛克模糊处理视频视频去马赛克算法】相信不少人都喜欢在电脑上观看电影、动漫等视频资源，无论是在本地观看还是在线观看，高清晰度，高分辨率的视频才能带来更好的观看体验。但对于那些怀旧党来说，可能就没那么幸运了。在过去，受限于技术原因，很多老电影、老动漫的分辨率可能都没有达到720P的水平，这就导致观看体验大打折扣，毕竟在这个4K视频都随处可见的年代，低分辨率的资源确实有点落伍了。
其实就算放眼到整个行业中来看，超高清内容缺乏也是产业普遍存在的痛点，渠道的不完善，拍摄、制作水平的不成熟，技术的不足都成为了阻碍行业发展的绊脚石，为了提高超高清视频的生产能力，同时最大限度地节省成本，就需要人工智能的介入，超分辨率算法就是解决这个问题的很好途径。
提到超分辨率算法，可能屏幕前的很多人还不太熟悉，但一提到DLSS、FSR或者Xess，游戏玩家肯定都有所耳闻，虽然他们仨涉及的技术都不太一样，但从结果来看，这三种技术都能提高游戏分辨率，带来更好的游戏体验。而今天要说的超分辨率算法，某种意义上和AMD的FSR技术可以说是相当相似。
图像超分辨率问题研究的是在输入一张低分辨率图像时，如何得到一张高分辨率图像，传统的图像插值算法可以在某种程度上获得这种效果，比如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等，但是这些算法获得的高分辨率图像效果并不理想。
在图像处理方面，又一个著名的算法waifu2x，它使用了SRCNN卷积神经算法，SRCNN是首个使用CNN结构（即基于深度学习）的端到端的超分辨率算法，它将整个算法流程用深度学习的方法实现了，并且效果比传统多模块集成的方法好。 SRCNN流程如下:首先输入预处理。对输入的低分辨率LR图像使用bicubic算法进行放大，放大为目标尺寸。那么接下来算法的目标就是将输入的比较模糊的LR图像，经过卷积网络的处理，得到超分辨率SR的图像，使它尽可能与原图的高分辨率HR图像相似。
Real-CUGAN的全称为Real Cascaded-U-Net-style Generative Adversarial Networks（真实的、级联U-Net风格的生成对抗网络），使用了与Waifu2x相同的动漫网络结构，但由于使用了新的训练数据与训练方法，从而形成了不同的参数和推理方式。
技术细节方面来看，Real-CUGAN会先行对动漫帧进行切块处理，然后使用图像质量打分模型对候选块进行打分过滤，得到一个百万级的高质量动漫图像块训练集。然后使用多阶段降质算法，将高清图像块降采样得到低质图像，通过让AI模型学习、优化从低质图像到高质图像的重建过程，训练完毕后即可对真实的二次元低质图像进行高清化处理。
目前B站的OGV国创剧《镇魂街第二季》已经已经上线了经过超分的4K分辨率版本，相信在未来，更多老番的高清重置版本也会在路上，AI技术的发展，正在从各个角度提升我们的体验。
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