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研究人员分享如何利用AI技术解决水下图片模糊和着色问题

发布时间:2021-12-16    来源:官网39489

本文摘要:你注意到水下照片拍摄时,图像不会比以往的拍摄效果更加模糊,不知道情况吗?

你注意到水下照片拍摄时,图像不会比以往的拍摄效果更加模糊,不知道情况吗?这是因为光波动和偏移衍射等现象不会有利于可见度。为了解决问题,中国哈尔滨工程大学的研究人员设计了机械学习算法,该算法可以分解细致的水下图像,另一种算法可以深入训练这些图像,完全恢复自然颜色,提高雾度。他们说,这种方法在质量和数量上与最近的技术一致,需要以每秒125帧的速度处理单张显示卡。

该团队认为,大多数水下图像增强算法(如调整白平衡算法)不是基于物理光学模型,而是将呼吸困难作为一些任务使用。相比之下,该方法利用生成式对付网络(GAN。)(一种深度自学模型,模型通过框架中的两个模块:分解模型和判断模型的相互游戏论自学产生了非常好的输入),分解特定调查场所的图像,并在此基础上引进第二种算法。研究团队对GAN展开了一系列有标记场景的训练。

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这些场景包括373幅画面和适当的深度地图,主要包括扇贝、海参、海胆、室内海洋农场等生物。他们还获得了包括NYTDepth在内的公开发表数据集,包括共数千张水下照片。

训练后,研究人员将双模方法的结果与基线模方法的结果进行了比较。他们认为,前者的技术优势是颜色完全恢复是统一的,在完全恢复绿色色色调图像的同时,不破坏完全输出图像的基础结构。一般来说,这种方法在维持必要的亮度和对比度的同时,也能完全恢复颜色,但在这方面其他解决方案并不特别擅长。值得注意的是,利用AI技术从破坏的照片中修复画面的研究队伍并不是第一次想起。

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剑桥咨询(Cambridge.Consultants)公司的AI金属智能系统的DeepRay,为了避免不透明玻璃窗引起的杂讯,利用训练有素的GAN来处理10万张静止图像的数据集。开源DeOldify项目用于着色和完全恢复包括GANs在内的一系列人工智能模型。在其他方面,微软亚洲研究院(MicrosoftResearchAsia)科学家在9月详细说明了自律视频着色的终端系统,NVIDIA部门的研究人员去年叙述了框架,该框架只基于被解释的彩色视频框架推测颜色分类的今年6月,谷歌AI团队发售了需要人工监督的灰度视频着色算法。

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