麻省理工学院(MIT)的科学家们找到了一种可以在运动模糊的视频帧中恢复细节并重现清晰图像的方法。这套“视觉投影模型”通过使用卷积神经网络(CNN)来解码图像。
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MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员通过扫描数千对图像（投影）训练CNN，其中一幅图像质量较低，另一幅图像则图像模糊。神经网络利用这些信息然后通过学习像素模式和像素来源从本质上逆转模糊效果。
CNN的另一部分责备称为“变分自动编码器(variational autocoder)”，它能够分析输出并评估网络跟信号的匹配程度。随后，它则会创建一幅“蓝图”告诉AI如何对一个投影到所有可能的匹配源进行处理。当给定一幅新图像时，CNN会检查像素模式并使用该蓝图寻找可能导致模糊的每个信号，然后它组合数据创建一个“高维”副本。
打个比方，在一段显示一辆汽车飞驰而过的视频中你可能能分辨出那辆车是红色的，但除此之外其他的信息则都不清楚。而视觉投影模型可以获取这些素材并创建一个足够清晰的复制品来识别制作和模型。
实际上，研究人员对它在医学领域的作用更感兴趣。他们相信这项技术可以被用来制造类似于X射线CT的3D扫描。这一突破将能显著降低成本，因为MRI和CT设备都非常昂贵。该软件将能够从成本相对较低的X射线等低信息图像中重建出高信息图像。
“如果我们能将X射线转换成CT扫描，那将在某种程度上改变游戏规则，”Balakrishnan说道，“你只需拍一张X光片，然后通过我们的算法就能看到所有丢失的信息。”
不知道有没有同学跟我一样，很喜欢上一代人的那些照片，毕竟那是一个还没有美颜，滤镜，特效和过度PS的年代，所呈现的照片都是那么的真实。
但是受限于当年拍摄条件的落后，以及保存环境的影响，很多过去的老照片都出现了破损、风化、掉角的情况。
还有一些虽然保存的较为好，但是由于那些年影像技术落后的原因，导致画质都普遍较低，照片也都是模糊不清，同时绝大多数还都是黑白的。
今天就教大家使用工具，让过往的记忆跃然纸上，让尘封在照片里的人重新璀璨夺目。
打开微信按下图搜索或点击获取修复工具：
老照片修复精灵
当年低画质，经过软件的修复重新绽放光彩。因为它能够针对老旧照片、低分辨率照片以及模糊照片进行改进，让它们变得更加高清！因为老照片一般都是黑白的。所以经过精心修复之后，一般的痘痘、斑点之类的脸部瑕疵一般都不复存在，还原后照片中的人物可能一不小心更得更美了哦赶紧来试试吧，希望能帮助到你
模糊的照片分成两类：
A.网络上流传的照片 B.自己拍糊的照片。
A.网络上流传的照片；
1.搜索“百度识图”，点击进入百度图片官网。
2.会弹出一个识图的半透明框，点击“本地上传”，上传模糊的图片
3.显示搜索引擎找到了一堆相同的图片。点击“更多尺寸”
4.点击“尺寸从大到小”进行排序。可以看到最大尺寸的图片分辨率为3004*2032，二话不多说，点击进入，右键“图片另存为”直接下载。
B.自己拍糊的照片；
1.打开Ps→置入图片→复制背景图层。
2.对复制出来的图层进行操作，点击“滤镜”→“其它”→“高反差保留”
3.高反差保留这个滤镜作用在图像中颜色过渡明显的地方，保留制定半径内的边缘细节，并隐藏图像的其它部分。其半径值越大保留的原图像素越多,但半径过大又会导致色彩差异过大，所以这次我调成了折中的12.5。高反差保留可以去除图像中低频细节，其效果与高斯模糊正好相反。
4.将右下方图层混合属性的选框改为“叠加”。
5.点击“滤镜”→“锐化”→“USM锐化”。
6. USM锐化参数含义：
数量：用于调节锐化的程度。该值越大，锐化效果越明显。
半径：用于设置图像轮廓周围被锐化的范围，该值越大，锐化效果越明显。
阈值：用于设置锐化相邻像素必须达到的最低差值。只有对比度差值高于此值得像素才会得到锐化处理。
由于在调整过程中可以直观地预览效果，所以能够很轻松地调整到适合的参数。
这次调整的参数是：数量367，半径23，阈值4。
7.最后，点击“调整”→“亮度/对比度”，稍微拉高一下亮度，让图片不那么暗沉。点击保存即可。
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