Deep Learning สำหรับการเพิ่มความละเอียดของภาพ: เทคนิคและการนำไปใช้งาน

Image Super-Resolution (SR) หมายถึงกระบวนการสร้างภาพที่มีความละเอียดสูง (HR) จากอินพุตที่มีความละเอียดต่ำ (LR) หนึ่งภาพหรือหลายภาพ เป็นปัญหาพื้นฐานใน Computer Vision ที่มีการประยุกต์ใช้ใน Medical Imaging, Satellite Photography, Security และ Image Editing

ในบทความนี้ เราจะสำรวจรากฐานทางเทคนิคของโมเดล SR ที่ใช้ Deep Learning ตามด้วยการนำไปใช้งานจริงโดยใช้สถาปัตยกรรม SR ที่ได้รับความนิยม

พื้นฐานทางทฤษฎี

1. การกำหนดปัญหา

Super-resolution มีเป้าหมายที่จะเรียนรู้ฟังก์ชันที่จับคู่ภาพอินพุตความละเอียดต่ำ ไปยังเอาต์พุตความละเอียดสูง อย่างเป็นทางการ:

ในแนวทาง Deep Learning ฟังก์ชันนี้จะถูกประมาณโดย Convolutional Neural Network (CNN) ที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลคู่ของภาพความละเอียดต่ำและความละเอียดสูง วัตถุประสงค์ของการฝึกคือการลดความแตกต่างระหว่างภาพความละเอียดสูงที่ทำนายและภาพความละเอียดสูงที่เป็นจริง

2. เกณฑ์การประเมิน

เพื่อประเมินคุณภาพของภาพ Super-Resolved โดยทั่วไปจะใช้เกณฑ์หลายอย่าง:

1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio): วัดความแม่นยำระดับพิกเซล ยิ่งสูงยิ่งดี
2. SSIM (Structural Similarity Index): จับภาพความคล้ายคลึงกันของการรับรู้ตามความสว่าง ความคมชัด และโครงสร้าง
3. LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity): ใช้การเปิดใช้งาน Deep Neural Network เพื่อเปรียบเทียบคุณภาพการรับรู้

ฟังก์ชัน Loss ที่ใช้ระหว่างการฝึก:

โดยทั่วไปแล้ว โมเดล Super-Resolution จะได้รับการฝึกฝนโดยใช้การรวมกันของ Loss ต่อไปนี้:

1. L1/L2 Loss: ความแตกต่างระดับพิกเซลโดยตรงระหว่างภาพความละเอียดสูงที่ทำนายและภาพจริง
2. Perceptual Loss: อิงตามการเปิดใช้งานคุณสมบัติจากเครือข่ายที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (เช่น VGG) ซึ่งสอดคล้องกับการรับรู้ของมนุษย์ได้ดีกว่า
3. Adversarial Loss: ใช้ในโมเดล SR ที่ใช้ GAN เพื่อให้เอาต์พุตมีความสมจริงยิ่งขึ้น
4. Total Variation Loss: ส่งเสริมความราบรื่นเชิงพื้นที่

โดยทั่วไปแล้ว Total Loss จะคำนวณเป็นการรวมกันแบบถ่วงน้ำหนักของส่วนประกอบทั้งหมดข้างต้น นั่นคือ Pixel Loss (เช่น L1 หรือ L2), Perceptual Loss, Adversarial Loss และ Total Variation Loss แต่ละรายการจะถูกคูณด้วยน้ำหนักเฉพาะ (lambda) ที่สะท้อนถึงความสำคัญสัมพัทธ์ จากนั้น Loss ที่ถ่วงน้ำหนักเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างฟังก์ชันวัตถุประสงค์สุดท้ายที่ใช้ระหว่างการฝึก

3. สถาปัตยกรรมทั่วไป

เครือข่าย Super-Resolution มีหลากหลายรูปแบบสถาปัตยกรรม นี่คือรายละเอียด:

1. SRCNN (Super-Resolution CNN): หนึ่งในโมเดลที่ใช้ CNN ที่เก่าแก่ที่สุด เครือข่าย 3 เลเยอร์อย่างง่าย ไม่ได้ใช้ GAN
2. ESPCN (Efficient Sub-Pixel CNN): ใช้ Sub-Pixel Convolution (Pixel Shuffle) เพื่อการ Upsampling ที่มีประสิทธิภาพ ไม่ได้ใช้ GAN
3. EDSR (Enhanced Deep Residual Network): สถาปัตยกรรม Residual แบบ Deep โดยไม่มี Batch Normalization ไม่ได้ใช้ GAN
4. RCAN (Residual Channel Attention Network): เพิ่มโมดูล Channel Attention สำหรับการปรับขนาดคุณสมบัติแบบปรับตัว ไม่ได้ใช้ GAN

สถาปัตยกรรมเหล่านี้ไม่ได้ใช้ GAN พวกเขาได้รับการฝึกฝนโดยใช้ Pixel และ Perceptual Loss เพื่อความเสถียรและความแม่นยำ

โมเดลที่ใช้ GAN (เช่น SRGAN, Real-ESRGAN) เป็นหมวดหมู่แยกต่างหากที่ออกแบบมาเพื่อสร้างเอาต์พุตที่สมจริงยิ่งขึ้นโดยการเพิ่ม Discriminator และ Adversarial Training

การใช้งานโค้ด: การใช้ EDSR

เราจะใช้โมเดล EDSR ที่ได้รับความนิยมผ่านไลบรารี torchvision หรือ basicSR

1. ติดตั้ง Dependencies

pip install torch torchvision basicsr facexlib gfpgan

2. ตัวอย่างโค้ด (PyTorch)

import torch

from basicsr.archs.edsr_arch import EDSR

from torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_image

from PIL import Image

import requests

from io import BytesIO

 # โหลดภาพตัวอย่าง

image = Image.open(BytesIO(requests.get(url).content)).convert('RGB')

image_lr = to_tensor(image).unsqueeze(0)

 # เริ่มต้นโมเดล

model = EDSR(num_in_ch=3, num_out_ch=3, upscale=4, num_feat=64, num_block=16, res_scale=1)

model.eval()

 # การอนุมาน

with torch.no_grad():

    sr_image = model(image_lr)

 # บันทึกผลลัพธ์

to_pil_image(sr_image.squeeze(0)).save("output_sr.png")

3. หมายเหตุ

• EDSR หลีกเลี่ยงการทำ Batch Normalization เพื่อรักษาความเที่ยงตรงเชิงพื้นที่
• มีการใช้ Residual Scaling เพื่อปรับปรุงเสถียรภาพในการฝึก

ทางเลือก: การเพิ่มขนาดภาพด้วย OpenCV

หากคุณต้องการวิธีที่ง่ายกว่าที่ไม่ใช่ Deep Learning, OpenCV มี Super-Resolution แบบดั้งเดิมที่ใช้ Interpolation แม้ว่าจะไม่แม่นยำเท่า Neural Network แต่ก็รวดเร็วและง่ายต่อการนำไปใช้

ตัวอย่างโค้ด (OpenCV):

import cv2

 # โหลดภาพความละเอียดต่ำ

image = cv2.imread('lowres_image.jpg')

 # ทำการเพิ่มขนาดภาพโดยใช้ Bicubic Interpolation

upscaled = cv2.resize(image, (0, 0), fx=4, fy=4, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

 # บันทึกผลลัพธ์

cv2.imwrite('upscaled_image.jpg', upscaled)

วิธีนี้มีประโยชน์สำหรับงานเพิ่มขนาดภาพอย่างรวดเร็ว แต่ขาดการสร้างรายละเอียดที่ดีที่นำเสนอโดยวิธีการ Deep Learning

ไม่อยากเสียเวลาทำเอง?

หากคุณกำลังมองหาวิธีที่รวดเร็วและมีคุณภาพสูงในการเพิ่มขนาดภาพโดยไม่ต้องตั้งค่าโมเดลหรือเขียนโค้ด ลองใช้ เครื่องมือออนไลน์ เครื่องมือบนเว็บนี้ใช้โมเดล AI ภายใต้ Hood (คล้ายกับ EDSR และ Real-ESRGAN) และมี:

• รองรับการเพิ่มขนาด 2x, 4x และอีกมากมาย
• การเพิ่มขนาดภาพสไตล์อนิเมะ/การ์ตูน
• การประมวลผลเป็นชุดและการเข้าถึง API

เป็นโซลูชันที่เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการ Super-Resolution ในไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องมีความซับซ้อนในการฝึกอบรมหรือปรับใช้โมเดล Deep Learning