シースルーA.I. 水中写真の歪みを自動で除去

水中での光の挙動は水面上とは異なります。その挙動により、水中写真によく見られるぼやけや緑色の色合い、また重要な細部を遮る霞が生じます。 しかし、海洋学者と技術者の研究のおかげで、 Sea-Thru と呼ばれる新しい人工知能プログラム、その霞や隠蔽された色はすぐに消える可能性があります。

シュノーケリング旅行の写真にがっかりしただけでなく、正確な写真を撮ることができなかったことも、 サンゴ礁の海洋の健康が懸念されているときに、水中のカラー写真が科学研究の妨げになっている 成長しています。 だからこそ、海洋学者でエンジニアのデリヤ・アッカイナク氏は、タリ・トレイビッツ氏とハイファ大学とともに研究に専念したのです。 水中の霞を除去しながら科学的に正確な色を生成できる人工知能の開発へ 写真。

Akkaynak 氏が研究の中で指摘しているように、イメージング AI は 近年爆発的に増えています。 からあらゆるものに対処できるアルゴリズムが開発されています。 リンゴをオレンジに変える に 加工された写真を元に戻す. しかし、水中アルゴリズムの開発は依然として遅れている、と彼女は言います。その理由は、水によって AI が操作するシーンの要素の多くが見えにくくなるからです。 を使用します。

光が水に当たると、吸収と散乱が起こります。 これにより、いわゆる後方散乱、つまり霧が発生し、カメラがシーンを詳細に見ることができなくなります。 また、光の吸収により、水中での色の正確な再現が妨げられます。

この問題に取り組むために、アカイナックはチームが撮影した一連の水中画像を使用してソフトウェアをトレーニングしました。 家庭用カメラ、水中ハウジング、カラーなど、すぐに入手できる機材を使用して、自分自身で撮影します。 カード。 まず、彼女は被写体を見つけます。 特に、アカイナックは、水中にある物体が遠くなるほど、それらの物体がより隠蔽されるため、奥行きと立体感のあるサンゴを探していました。 次に、アカイナック氏はカラー カードをサンゴの近くに置き、複数の距離と複数の角度からサンゴを撮影します。

研究者らは、これらの画像をデータセットとして使用し、画像を数学的に調べて後方散乱を除去し、ピクセルレベルで作業して色を調整するようにプログラムをトレーニングしました。 Sea-thru と呼ばれる結果として得られるプログラムは、かすみと色の詳細を自動的に修正できます。 このプロセスでは既知の距離マップを使用して後方散乱を推定および補正するため、ソフトウェアを使用するには同じ被写体の複数の画像が必要になります。 しかし、研究者たちは次のように述べています。 カラーカードはもはや必需品ではありません.

結果として得られる写真は、Lightroom のかすみ除去スライダーや色補正ツールなどのツールを使用して生成された画像とは異なります。 「この方法は画像をフォトショップ加工するものではありません」とアカイナック氏はサイエンティフィック・アメリカンに語った。 「画像内の色を強調したり、強調したりするものではありません。 これは視覚的に心地よい修正ではなく、物理的に正確な修正です。」

チームの目標は、大量の画像データを研究に使用することであり、プログラムがなければ、 色と詳細が必要な作業は、多くの詳細が隠されているため、手動で行う必要があります。 写真。 「シースルーは、大規模な水中データセットを強力なコンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムに開放するための重要な一歩です。 私たちの海洋が汚染、乱獲、気候変動によるストレスを増大させている今、水中研究を促進するのに役立つだろう。」 研究論文 と結論づけます。

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