씨스루 A.I. 수중 사진의 왜곡을 자동으로 제거합니다.

빛은 물 속에서 표면에서와 다르게 행동합니다. 그리고 그 행동으로 인해 수중 사진에서 흔히 볼 수 있는 흐릿함이나 녹색 색조뿐만 아니라 중요한 세부 사항을 가리는 연무가 생성됩니다. 하지만 해양학자이자 엔지니어의 연구 덕분에 Sea-Thru라는 새로운 인공 지능 프로그램, 그 안개와 가려진 색상은 곧 사라질 수 있습니다.

스노클링 여행에서 찍은 사진에 실망감을 안겨주는 것 외에도, 정확한 사진을 얻을 수 없다는 점은 수중 컬러 사진은 산호와 해양 건강에 대한 우려가 있는 시기에 과학 연구를 방해합니다. 성장하고 있습니다. 이것이 바로 해양학자이자 엔지니어인 Derya Akkaynak이 Tali Treibitz 및 하이파 대학교와 함께 연구에 전념한 이유입니다. 수중에서 안개를 제거하면서 과학적으로 정확한 색상을 연출할 수 있는 인공지능 개발 사진.

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Akkaynak이 자신의 연구에서 지적했듯이 AI를 이미징합니다. 최근 몇 년 동안 폭발적이었습니다. 모든 것을 처리할 수 있는 알고리즘이 개발되었습니다. 사과를 오렌지로 바꾸다 에게 조작된 사진 뒤집기. 그러나 그녀는 물이 AI가 인식하는 장면의 많은 요소를 가릴 수 있기 때문에 수중 알고리즘의 개발이 여전히 뒤쳐져 있다고 말합니다. 사용합니다.

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빛이 물에 닿으면 흡수되기도 하고 흩어지기도 합니다. 이로 인해 카메라가 장면을 자세히 볼 수 없게 만드는 후방 산란 또는 안개가 생성됩니다. 또한 빛을 흡수하면 물 속에서 색상이 정확하게 재현되지 않습니다.

이 연구원은 수중 영상에서 물을 제거하는 알고리즘을 만들었습니다.

문제를 해결하기 위해 Akkaynak은 팀이 촬영한 수중 이미지 세트를 사용하여 소프트웨어를 교육했습니다. 소비자용 카메라, 수중 하우징, 컬러 카메라 등 쉽게 구할 수 있는 장비를 사용하여 스스로 카드. 먼저, 그녀는 주제를 찾았습니다. 특히 Akkaynak은 깊이와 입체감이 풍부한 산호를 찾고 있었는데, 물속에 있는 물체가 멀수록 물체가 잘 보이지 않기 때문입니다. 그런 다음 Akkaynak은 색상 카드를 산호 근처에 배치한 다음 다양한 거리와 각도에서 산호 사진을 촬영했습니다.

연구원들은 이러한 이미지를 데이터 세트로 사용하여 이미지를 수학적으로 보고 후방 산란을 제거하고 픽셀 수준에서 색상을 조정하도록 프로그램을 훈련시켰습니다. Sea-thru라는 결과 프로그램은 안개와 색상 세부 사항을 자동으로 수정할 수 있습니다. 프로세스가 후방 산란을 추정하고 수정하기 위해 알려진 범위 맵을 사용하기 때문에 소프트웨어가 작동하려면 동일한 피사체의 여러 이미지가 여전히 필요합니다. 그러나 연구자들은 이렇게 말합니다. 컬러카드는 더 이상 필수가 아니다.

결과 사진은 Lightroom의 디헤이즈 슬라이더 및 색상 교정 도구와 같은 도구를 사용하여 생성할 수 있는 이미지와 동일하지 않습니다. Akkaynak은 Scientific American에 “이 방법은 이미지를 포토샵으로 만드는 것이 아닙니다.”라고 말했습니다. “이미지의 색상을 강화하거나 강조하는 것이 아닙니다. 시각적으로 만족스러운 수정이 아니라 물리적으로 정확한 수정입니다.”

팀의 목표는 연구를 위해 대량의 이미지 데이터를 사용하는 것입니다. 색상과 디테일이 필요한 작업은 너무 많은 디테일이 눈에 띄지 않기 때문에 수동으로 수행해야 합니다. 사진. “Sea-thru는 대규모 수중 데이터 세트를 강력한 컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘에 개방하는 중요한 단계입니다. 오염, 남획, 기후 변화로 인해 바다가 점점 더 스트레스를 받고 있는 상황에서 수중 연구를 활성화하는 데 도움이 될 것입니다.” 연구 논문 결론을 내린다.

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