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移动世界。
去除水下摄影中的水

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Derya Akkaynak清楚地记得她看到没有水的大海的那一天。

夏天的雨水迫使她迫使她放弃了一个周日摩托车骑的仪式,并且托运到里面,她决定调整她在过去三年半工作的算法。她投入了在她身上嘎嘎作响的变化 - 它刚刚到目前为止还没有工作 - 她花了几个月的形象盯着那种成熟的图像,外星人,突然世界上的世界instagram过滤器。迸发出生命。

剥夺了她的算法的水和翘曲的影响-水下摄影的克星——珊瑚底部的形象成为一系列眼花缭乱的粉红色和紫色,蓝色的斑驳的黄色,一个惊人的显示,导致她的声音兴奋甚至一年后,雨2018年8月的一天。

“我的第一个想法是,”Akkaynak说,“为什么所有的东西都这么丰富多彩?’”

没有水的水下图像

水下摄影和摄像是在水的摆布。水下世界在不同的地方看起来会有很大的不同。你的水下照片可以在夏威夷乙醇清澈的海水中拍摄,也可以在大西洋灰色的雾霭中拍摄,也可以在湍急河流的冰茶混浊处拍摄。即使是来自同一地点的水下图像也会令人抓狂地变化无常。

有一天,淤泥会形成一堵小颗粒墙,切断你的视野;接下来,一场海藻爆发可能会把你的世界从蓝色变成绿色。一天中的时间会有影响,因为太阳的角度在变化;甚至相机的角度。水与光线以不同寻常的方式相互作用,使色彩柔和,让人产生扭曲的感觉。所有这些使得水下图片和视频对科学家来说更加难以分析。

Akkaynak(她的名字的意思是“海洋”)在土耳其长大,她在爱琴海的小渔村Cesmealti度过了几个月的童年时光。在那里,她整天游来游去,探查海洋生物,试图了解它们是如何以及为什么要这么做的。

站立在爱琴海海岸的一条风船的Derya akkaynak,侧翼她的姐姐和他们的邻居。在Cesmealti的小渔村成长,Derya  - 其名字意味着“海洋” - 与海洋生物和海洋迷恋。照片由Derya Akkaynak提供。

站立在爱琴海海岸的一条风船的Derya akkaynak,侧翼她的姐姐和他们的邻居。在Cesmealti的小渔村成长,Derya - 其名字意味着“海洋” - 与海洋生物和海洋迷恋。照片由Derya Akkaynak提供。

作为航空航天工程师的稳定后,她意识到她需要回到海洋。在研究章鱼的显着伪装能力的同时,她对她正在使用的水下图像的质量变得沮丧。

“你在水下拍摄的任何照片,都会被这层绿色或蓝色削弱,如果你在一个黑暗的地方,它会变成棕色,”Akkaynak说。在水下辨认章鱼已经很困难了。阿卡纳克对水的冲击感到烦恼,希望她能消除它。

几年后,海平面诞生了,这是一种使水下图像的成像算法看起来像是在土地上。在这方面开发海法大学塔里塔比茨博士海洋成像实验室在以色列,该大学目前正在将其商业化,Sea-thru所做的不仅仅是颜色校正。

珊瑚礁在红海,以色列。Matan Yuval是一名博士生学生建设3D模型的珊瑚礁,在米到公里范围内,研究其生态学的不同问题。Matan Yuval,海法大学海洋成像实验室的图像。

珊瑚礁在红海,以色列。Matan Yuval是一名博士生学生建设3D模型的珊瑚礁,在米到公里范围内,研究其生态学的不同问题。Matan Yuval,海法大学海洋成像实验室的图像。

“很多人说,‘但我可以用Photoshop来画!”Akkaynak笑着说。除了由算法而不是人来执行,因此比Photoshop更客观、更有效之外,她基于物理的算法不需要彩色图表,也不需要简单地在图像上进行图层调整,直到主观的视力测试满意为止。它利用水和光的物理特性来逆向工程水对原始图像数据的影响。

从本质上讲,该算法了解水的条件对光线的影响,并通过逆向工作,逆转了这些条件。最终的结果就好像水根本不存在一样。

除了让水下摄影看起来更好

Sea-thru的图片很吸引人。色彩流行,海洋生物的运动变得更加清晰,边缘和形状也变得更加清晰。但是,该算法的设计不仅仅是为了让水下摄影和摄像更赏心悦目;它的设计目的是让科学家们更容易分析这些水下图像。通过自动调整、清洗和标准化成像数据,Sea-thru可能会为科学家节省大量时间。

“这是我的目标,”Akkaynak说。“帮助加快海洋科学的步伐。”此外,Sea-Thru可以解决恢复颜色和对比的根本问题(并找到那些该死的章鱼)。

亚历克斯·乔丹对Sea-thru进行了测试。一位研究人员Max Planck动物行为研究所,他研究社交行为如何发展并受到环境的影响。乔丹通过研究唐安卡湖的社会蜘蛛(您的作者的新梦魇)和慈鲷的群体来实现这一目标。

非洲五大湖的鱼类以其令人难以置信的多样性而闻名,这使它们成为约旦研究的完美对象。湖中的一种慈鲷科鱼类是非常社会性的,而另一种则是关系密切的一种,是独狼,乔丹和他的团队可以对其进行分析和比较。他们通过拍摄一段又一段又一段的视频来做到这一点。

这些镜头会被清理,然后输入机器学习算法,这将帮助挑选出慈鲷行为的细微抽搐、动作和细微差别。凭借其卓越的模式发现能力,该算法可以帮助乔丹更好地了解慈鲷的社交生活中发生的事情。

机器学习需要干净、一致的数据来学习,而水下图像则不是。如果你想让算法追踪这条鱼而不是那条鱼,水的条件会让这变得困难。假设有一天你的水下图像是一条黑白相间的鱼在一个棕色的世界里;算法可以学习这些。然后第二天,海藻爆发,你的鱼现在是绿色和灰色的黄色世界!

“记住那个穿着左右一年或两年前的姿态?”约旦说。“它有点像那样。你试图训练模型来检测差异,但那么日常达到日常的那些差异本身是不同的。它只是让我们令人难以置信的头痛。”

Sea-Thru标准化数据并消除了使水下图像难以分析的水下图像的水条件。

海洋生物学家并不是唯一需要水下图像清晰的研究人员。考古学家依靠水下摄影来记录和研究重要的发现,并使用视频来调查和捕捉散落在海底的文物、沉船和其他人类遗迹。

印度尼西亚兰贝海峡的一个珊瑚礁。Derya Akkaynak是一名机械工程师和海洋学家,他的研究重点是水下成像和视觉问题。图片由Derya Akkaynak博士拍摄,佛罗里达大西洋大学港口分部海洋研究所。

印度尼西亚兰贝海峡的一个珊瑚礁。Derya Akkaynak是一名机械工程师和海洋学家,他的研究重点是水下成像和视觉问题。图片由Derya Akkaynak博士拍摄,佛罗里达大西洋大学港口分部海洋研究所。

ZoëJ.Pood是Cal Poly的计算机科学教授,其研究重点介绍计算机图形和建模。从马耳他大学的Harvey Mudd学院和考古学家Timmy Gambin一起使用工程师Christopher Clark,Wood帮助开发用于识别和绘制马耳他海岸的沉船算法。两年前,他们发现了一架罕见的英国飞机从第二次世界大战开始,现在是甲壳类动物和小鱼的家园。

研究人员不仅要挖掘古老的沉船,而且还能够编制高分辨率,3D模型的残骸,并使用该信息在年复一年后保持标签。使用自主水下车辆(AUV) - 游泳无人机 - 它们采用水下图像,然后可以将其缝合在一起以创造船的模型。

图像木材正在与约旦的面对相同的挑战;通过水的光线意味着图像没有详细准确,导致更准确的建模。

“我们有几个小时和时间的模糊蓝色视频,”木笑。

海平面可以帮助他们的研究“大规模”,“甘蓝说。它可以改善3D模型并降低图像处理时间。

该算法也可以使人类和海洋更清晰的另一个交叉点。乔丹看到潜力与水下摄影和摄像识相结合,以创造环境意识。例如,从珊瑚礁中取出污染的水域,并且可能会闪耀的真正美。

珊瑚礁在红海,以色列。研究员Alex Jordan希望Sea-Thru也将激发新的环境意识浪潮。Matan Yuval,海法大学海洋成像实验室的图像。

珊瑚礁在红海,以色列。研究员Alex Jordan希望Sea-Thru也将激发新的环境意识浪潮。Matan Yuval,海法大学海洋成像实验室的图像。

不同的海景

乔丹说,在第一次看到他的慈鲷及其环境是一个特殊的时刻。坦万卡湖底部有红砂,总是在他的靴子里。第一次看着鱼对阵这个红色背景是移动的。

乔丹说:“看到这些鱼在它们的环境中呈现出它们本来的颜色真的很好。”这就像捕捉绝对完美的水环境。

虽然阿卡尼亚克的目标是帮助科学家更好地分析数据,让他们腾出时间进行更多的研究,但Sea-thru所创造的水下图像的奇异之美是不可否认的。

她回到了大海,她的青春的设置,并使它消失了。

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