Phân tích: Ảnh JPEG liệu có chất lượng cao được như ảnh RAW?

Trong những năm làm nhiếp ảnh gia, tôi luôn có 1 câu hỏi thường trực: Liệu ảnh JPEG (ảnh dạng nén) có thể được cải tiến để có chất lượng bằng được ảnh RAW (ảnh gốc) hay không? Từ khi bắt đầu học chụp ảnh, tôi được dạy là 'luôn luôn chụp RAW để có thể chỉnh sửa dễ dàng'. Nhưng tới nay thì có rất nhiều nhiếp ảnh gia đã không chụp ảnh RAW mà chọn chụp JPEG để tiết kiệm dung lượng lưu trữ.

Điều đáng tiếc là từ trước tới nay, điều này là không thể! Định dạng ảnh JPEG được tạo ra vào năm 1994, với mục đích là lưu trữ ảnh dung lượng thấp để giảm giá lưu trữ. Do có dung lượng nhỏ, ảnh JPEG có lượng thông tin ít và từ đó không có chất lượng cao được như các định dạng khác. Trên thực tế, ta cũng có thể sử dụng các thuật toán thông minh để phục hồi lượng thông tin đã mất, ví dụ như phần mềm Topaz DeJPEG - xóa các đường viền giống như bức ảnh phía trên, nhưng chất lượng cuối cùng cũng không thể 'mĩ mãn' được.

Nhưng trong tương lai, ảnh JPEG rất có thể sẽ được nâng cấp để theo kịp được với ảnh RAW. Trước khi tìm hiểu kĩ hơn về các kĩ thuật để làm điều này, ta sẽ cùng tìm hiểu về sự khác biệt sâu xa giữa 2 định dạng này.

Ảnh RAW được tạo ra để dành cho máy ảnh DSLR cao cấp khi chúng thay thế máy ảnh phim. Một bức hình RAW giữ toàn bộ thông tin đi từ cảm biến máy ảnh vào thẻ nhớ, và gần như không có sự can thiệp thêm nên giữ được nhiều chi tiết, giá trị màu. Sự kết hợp giữa ống kính cao cấp và cảm biến lớn tạo ra những bức ảnh RAW có khả năng hậu kì cao.

Ống kính đắt tiền > Cảm biến lớn ? 14 bit màu trên mỗi kênh RGB > Ảnh RAW 14 bit.

JPEG thường được sử dụng trên các máy ảnh compact hoặc smartphone, hoặc được xuất ra từ phần mềm chỉnh sửa sau khi hậu kì ảnh RAW. Với các máy có cảm biến nhỏ, các hãng sẽ sử dụng thuật toán thông minh để giảm nhiễu, khôi phục màu để tạo ra bức ảnh đẹp mắt hơn. Ảnh JPEG chỉ có 8 bit thông tin màu thay vì 14 bit, tức bước chuyển màu không 'mượt' được bằng ảnh RAW và từ đó tạo ra các đường viền trong ảnh.

Ống kính/Cảm biến nhỏ > Bộ xử lý > Ảnh sRBG 8 bit > Chuyển đổi JPEG

So sánh cảm biến Full-frame và các loại cảm biến nhỏ hơn sử dụng trong Compact hoặc smartphone

Bảng so sánh màu sắc sRGB và RGB.

Bảng so sánh giữa JPEG và RAW:

Điểm yếu của ảnh JPEG lộ ra nhiều nhất ở quá trình hậu kì, khi mà người dùng muốn 'kéo' những chi tiết trong ảnh, những thứ mà ảnh JPEG không đáp ứng được. Ảnh RAW giữ lại được nhiều giá trị thông tin hơn, giúp cho người dùng kéo lại những vùng cháy sáng, biến đổi màu sắc mà không làm hỏng bức ảnh.

Nhưng trong những năm gần đây, nhờ vào sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI), ta đã có thể vượt qua được trở ngại này. Một số công cụ như AI Gigapixel hay AI Clear đã có thể áp dụng AI để cải tiến bức hình JPEG, khôi phục chúng đúng với chất lượng của ảnh RAW. Nhưng hệ thống này làm được điều này bằng cách nào?

Một trong những cách giải thích đơn giản nhất đó là AI tiếp cận vấn đề một cách rất khác so với các phần mềm truyền thống. Thay vì cố gắng khôi phục những thông tin đã mất hoàn toàn (một điều không thể), AI sẽ cố gắng 'nhớ' bức ảnh RAW trông như thế nào trước khi chúng được chuyển thành ảnh JPEG. Chúng tôi đưa vào những bức ảnh RAW chất lượng cao để hệ thống thần kinh ghi nhớ, sau đó sử dụng chúng để thêm thông tin vào ảnh JPEG. Điều này giống như bạn thấy một người bạn thân thiết từ xa, bạn không nhìn thấy họ một cách rõ ràng nhưng vì 2 người đã rất thân nên bạn có thể 'nhớ' được họ nhìn như thế nào trong tâm trí.

Ảnh chụp cắt lớp của các Neuron trong não người

Còn đây là sơ đồ tư duy của một trí tuệ nhân tạo (AI)

Mô hình này có một vài trở ngại:

- Hệ thống ảnh RAW để cho vào.Chúng tôi cần một kho những bức ảnh chất lượng cao để có thể huấn luyện AI. Chúng tôi đã phải lấy tất cả những bức ảnh đã chụp, sau đó đi chụp những sự vật mới để quá trình này trở nên hoàn thiện hơn.

- Mạng dưới trí tuệ nhân tạo và phương thức để huấn luyện. Với công đoạn này, chúng tôi sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo đã có là Topaz A.I. Gigapixel và Topaz A.I. Clear, sau đó xây dựng thêm 30 lớp neuron nữa. Chúng tôi cũng đã đầu tư một phòng GPU cao cấp để tăng khả năng học tập của AI.

- Huấn luyện AI để chạy trên các PC người dùng. Chúng tôi liên tục hoàn thiện hệ thống AI để có thể chạy trên các dòng máy thấp hơn, để ai cũng có thể sử dụng được.

Sau nhiều tháng phát triển, chúng tôi đã hoàn thiện được AI và đi vào quá trình thử nghiệm, và kết quả rất mĩ mãn. Nhìn lại bức ảnh ở đầu bài, bức ảnh đầu tiên là ảnh JPEG bị nén với nhiều nhiễu hạt, bức ảnh ở giữa đã được khôi phục bằng AI và bức ảnh cuối là ảnh RAW. Như ta đã thấy, ảnh được khôi phục không hoàn thiện bằng được ảnh RAW, nhưng cũng dễ nhìn hơn rất nhiều so với bức ảnh đầu tiên - có rất nhiều lỗi.

Một số bước để tạo ra một bức ảnh hoàn thiện:

Xóa những nhiễu do nén ảnh

Khôi phục chi tiết, làm ảnh nét hơn

Giảm nhiễu hạt (noise)

Trong tương lai, hệ thống này vẫn sẽ còn được hoàn thiện thêm để JPEG bắt kịp được với chất lượng của ảnh RAW. Và với thí nghiệm này, ta một lần nữa khẳng định rằng AI là tương lai của ngành nhiếp ảnh, giúp vượt qua những giới hạn vật lí bằng các giải pháp phần mềm.

Về tác giả: Tiến sĩ Wang thành lập phòng nghiên cứu Topaz 12 năm về trước với niềm đam mê nghiên cứu tín hiệu và chất lượng hình ảnh. Phòng nghiên cứu đã có rất nhiều phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng chất lượng hình ảnh như Topaz ReMask, Topaz Denoise, A.I. Gigapixel và A.I. Clear. Những kiến thức phía trên là của tiến sĩ Wang chia sẻ với Petapixel.