雖然視頻監控在前端攝像機下足功夫，已經逐漸由模擬、標清過渡到高清、超高清，但仍然難以避免因分辨率過低而出現畫質不清晰的問題，對于公安辦事尤其影響甚大。如何在低像素成像之后作出補救之措，成為解決很多犯罪案件的關鍵之處。

據國外科技類網站arstechnica2月7日報道，現在谷歌又開發出了新的軟件，能夠依靠人工智能學習技術將模糊照片變的清晰，對于安防行業將有深遠意義。

從給出的示例圖片來看，谷歌這個軟件能夠從原圖的基礎上創造像素，將原本只有8*8像素大小的圖片還原出令人驚嘆的細節。我們知道人工智能即使再強大也是不能夠創造出原圖沒有的細節來的，那么人工智能技術到底是如何將照片變得清晰的呢?

據報道，要實現這一效果，需要兩個神經網絡的共同作用，第一個階段涉及到“條件作用網絡”(ConditioningNetwork)，系統將會搜索其他類似經過壓縮的高分辨率圖片，尋找圖案、顏色的相似關系。

第二個階段被稱之為“優先網絡”(PriorNetwork)，這一階段將會利用高分辨率圖片的細節，對于模糊圖片的部分進行像素填充。

據悉，兩個神經網絡階段誕生的圖片，將進一步被整合成為一張圖片，其中就包含有合理添加的細節，從而實現最大限度的高分辨率還原。

谷歌這項技術在現實世界里的測試相當成功，在一項測試中，當人類觀察者被要求看一張真實的名人高分辨率照片與電腦還原照片時，10%的人感到疑惑難辨，而對于臥室的照片更是有高達28%的人類觀察者被計算機圖片所迷惑。

值得注意的是，計算機超分辨率圖像并不是真實的原始圖像，額外添加出來的細節在圖像處理領域里術語被稱作“幻象”，只是計算機的“猜測”，換句話說系統認為新圖片的清晰度足以“欺騙”人類的眼睛，雖然并非百分之百還原真實，但是在一些諸如尋找犯罪嫌疑人等領域還是能起到不小的輔助作用。

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