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移动世界。
从水下摄影中去除水

免责声明:海平面受到卡梅尔有限公司经济有限公司经济有限公司及其附属公司的注册专利的保护。未经业主先前批准,禁止此技术或其他材料的任何使用。

Derya Akkaynak清楚地记得她在没有水的情况下看到大海的那一天。

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。

被她的水和其翘曲效果的算法剥离 - 水下摄影的努力 - 沿着图像底部的珊瑚变成了令人眼花缭乱的粉红色和紫色的阵列,被黄色的蓝调被黄色染色,令人叹为观止的展示,甚至导致她的声音兴奋在2018年8月的雨天之后一年。

“我的第一个想法,”Akkaynak说,“为什么一切都如此丰富了吗?”

没有水的水下图像

水下摄影和摄像是在水中的怜悯。海底世界可能看起来与地方大不相同。您的水下照片可以在夏威夷的乙醇清澈的水域中射击,大西洋的灰色阴霾,或在洪水的冰茶不透明度中。甚至来自同一位置的水下图像也会变得疯狂。

有一天,淤泥可以造成一块小颗粒,切断你的愿景;接下来,藻类绽放可以将你的世界从蓝色变为绿色。一天的时间会产生影响,因为太阳的角度变化;甚至相机的角度。水以不寻常的方式与光线相互作用,静音颜色和翘曲感知。所有这些都使水下图片和视频难以分析科学家。

在土耳其成长,Akkaynak - 她的名字意味着“海洋” - 她的童年中花了几个月的Cesmealti在爱琴海的Cesmealti。在那里,她会在海洋生物上度过游泳和戳,试图了解如何以及为什么他们做的事情。

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。

“你在水下采取的任何形象,它刚刚通过这层绿色或蓝色降级,或者,如果你在棕色的阴暗的地方,那么Akkaynak说。挑选章鱼水下很难。Akkaynak受到水的影响,并希望她能消除它。

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 - 大学目前处于商业化的过程中 - 海平面不仅仅是颜色正确。

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。

“很多人都说,”但我可以在Photoshop中做到这一点!“Akkaynak笑了。除了由算法而不是一个人进行的,所以它比Photoshop更客观,更有效,她的物理基算法不需要颜色图表,它不仅仅在图像顶部的层次调整,直到它让主观的眼睛测试能够。它使用水和光的物理性质来逆转工程师对原始图像数据的影响。

基本上,该算法了解到哪些水条件对光进行了什么,并且通过向后工作,它逆转这些条件。最终结果就好像水永远不会那样。

除了在水下摄影看起来更好

海全的图像正在逮捕。颜色流行,海洋生物的动作变得更加清晰,边缘和形状较清晰的焦点。但该算法旨在做的不仅仅是使水下摄影和摄像识更令人愉悦;它旨在使这些水下图像更容易进行科学家分析。通过自动调整,清洁和标准化成像数据,Sea-Thru可能能够拯救科学家大约一段时间。

“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)。

亚历克斯乔丹一直在将Sea-Thrut送到考试中。一名研究员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。

非洲大湖泊的鱼以其令人难以置信的多样性而闻名,使他们完善了约旦的研究。湖中的一种类型的慈鲷将是令人难以置信的社交,另一个密切相关的类型,孤独的狼,允许约旦和他的团队分析和比较。他们通过拍摄小时和小时和几小时的视频镜头来这样做。

清理镜头然后送入机器学习算法,这将有助于挑选慈善行为的小写,动作和细微差别。凭借其精湛的模式发现能力,该算法可以帮助约旦更好地了解CICHLID的社交生活中发生的事情。

机器学习需要清洁,一致的数据来学习 - 水下图像不是。如果您希望算法跟踪此鱼而不是那种鱼,水状况可以使其变得艰难。一天说你的水下图像是棕色世界的黑白鱼;该算法可以了解到这一点。然后第二天,藻类盛开击中,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。

海洋生物学家不是唯一需要他们水下图像的研究人员。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获伪影,沉船和散落在海底下的人类残余物。

在印度尼西亚Lembeh海峡的珊瑚礁。Derya Akkaynak是一位机械工程师和海洋学家,其研究侧重于水下的成像和视力问题。图片由Derya Akkaynak,港口分店Oceangoction Institution,佛罗里达大西洋大学。

在印度尼西亚Lembeh海峡的珊瑚礁。Derya Akkaynak是一位机械工程师和海洋学家,其研究侧重于水下的成像和视力问题。图片由Derya Akkaynak,港口分店Oceangoction Institution,佛罗里达大西洋大学。

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,他们发现了一个罕见的英国飞机从第二次世界大战,现在回家甲壳类动物和婴儿鱼。

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。

海上的不同视图

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。

“在他们的环境中看到鱼真的很高兴,”约旦说。这就像捕获绝对完美的水条件。

虽然Akkanyak的目标是帮助科学家们更好地分析他们的数据,但释放他们更多的研究,水下图像的令人毛骨悚然的美丽无法否认。

她回到了大海,她的青春的设置,并使它消失了。

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