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【亚博官网】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
时间:2021-05-09 来源:亚博 浏览量 25563 次
本文摘要:你注意到在水下拍照时,经常看不到影像比以前拍摄效果严重得多的模糊和模糊吗?

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你注意到在水下拍照时,经常看不到影像比以前拍摄效果严重得多的模糊和模糊吗?因为光波和偏移衍射等现象对可见性没有有利的影响。为了解决这个问题,中国哈尔滨工程大学的研究人员设计了可以分解细致水下图像的机器学习算法。

在另一种算法中,可以对这些图像进行深入的教育,完全恢复自然颜色,提高雾的效果。他们表示,该方法在质量和数量上与最近的技术一致,需要在单个显卡上以每秒125帧的速度销毁。该小组认为,大部分水下图像增强算法(例如,调整白色平衡的算法)不是基于物理光学模型构建的,因此可以呼吸困难作为部分工作。

相反,该方法利用框架的两个模块——分解模型和判断模型的相互博弈理论,生成非常好的输入——生成处理网络(GAN)(深度自主学习模型),来分解特定调查杂志的图像,并在此基础上引入第二个算法U-Net。研究小组对GAN训练了一系列标记的场景,包括3733个图像和适当的深度地图,主要包括扇贝、海参、海胆和室内海洋农场内的其他生物。他们还确保了包括NY Depth在内的公开发布数据集,其中包括共数千张水下照片。

(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)和Northern Exposure训练后,研究人员将双重模型方法的结果与基准模型方法的结果进行了比较。他们认为电子技术的优点是完全还原绿色色调图像,而不破坏整个输出图像的基本结构。通常,这种方法可以在保持“必需”亮度和对比度的同时完全恢复颜色。

在这方面,其他解决方案不是特别熟练。值得注意的是,这不是第一个记得利用AI技术从受损照片中恢复画面的研究团队。

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DeepRay是Cambridge Consultants(Cambridge Consultants)的AI系统,它将10万张静态图像数据集处理成训练有素的GAN,以防止非半透明玻璃窗户引起的噪音。开源DeOldify项目用于使用包括GANs在内的多种人工智能模型对原始图像和胶片进行着色和完全恢复。在其他方面,微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia)的科学家们详细说明了今年9月用作自主视频着色的端到端系统。NVIDIA研究人员去年描述了一个框架,用于根据注释的彩色视频帧来估计颜色分类。

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今年6月,Google AI团队推出了需要手动监督才能为灰度视频上色的算法。Venturebeat的更好内容是与官方网站、(公众号:)微信公众号和微信账户相关的内容。

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