Sualtı görüntüleri, ışığın zayıflaması nedeniyle döküldü veya bulanıklaştı. Nesnelerin yüzeyden derinliği, kamera ile nesneler arasındaki mesafe ve suyun bileşimi, görüntüleri bozan faktörlerden birkaçıdır. Sualtında yakalanan görüntüler, renk atması, bulanıklık vb. Nedeniyle bozulur.
Restorasyon ve geliştirme, su altı filtreleme yöntemlerinin yapabileceği iki görevdir. Restorasyon, bozulmuş görüntü üzerinde bilinen bozulma işlemlerini iyileştirmeyi amaçlayan işlemdir. Restorasyon için fiziksel tabanlı modeller kullanılır. İyileştirme, daha iyi görünmesi için görüntünün kalitesini iyileştirme sürecidir. Bilgisayar görme algoritmalarının renklerini, kontrastlarını değiştirir veya performansını iyileştirir.
Işık zayıflaması, ortamdan geçen ışığın yoğunluğunu soğurarak azaltır ve yayılmasını saçarak yeniden yönlendirir. Bu zayıflamadan dolayı renk atması ve bulanıklığa neden olur. Mesafe ne kadar uzun olursa o kadar fazla emilir, bu nedenle daha derin nesneleri yakalayan görüntüler daha fazla bozulur. Zayıflama, aynı zamanda, bulunduğu yerden sürekli değişen suyun bileşimine de bağlıdır.
Sahneden alınan bilgiler, polarize filtreler veya algoritmalar gibi cihazları kullanarak tahmin etmeye yardımcı olur.
Kıyı suları ve okyanus suları, esas olarak sınıflandırılan iki su ortamı kategorisidir. Kıyı sularında kırmızı en zayıflatılmış renkken, okyanus sularında mavi en zayıflatılmış renktir. Işığın zayıflaması, su bileşimine ve coğrafi konuma bağlıdır. Doğal ve görünür olan, su bileşimine bağlı olan iki optik özellik kategorisidir. Görünen özellikler ayrıca ortam ışığına da bağlıdır.
Yansıyan ışığın yoğunluğu, ışın zayıflama katsayısı (katsayıları) ve kat edilen mesafe tarafından modüle edilen sudaki yayılmasıyla birlikte üssel olarak azalır. Ortalama kosinüs açısı, orijinal yayılmadan sapan ortalama saçılma yönünü gösterir. Daha büyük bir saçılma katsayısı veya ışığın kat ettiği daha uzun bir menzil, ışının daha geniş bir yayılmasına neden olur. Bozulma aralığı, döküm ve bulanıklığı değiştirir.
McGlamery-Jaffe modeli, ışığın zayıflamasını, yani doğrudan yansıyan, zayıflatılmış dağınık yansıyan, geri saçılan iletilen ışığı dikkate alır. Bu model, kamera parametrelerini ve hacim saçılma işlevleri ve nokta yayılma işlevi gibi su özelliklerini içerir.
Schechner-Karpel modeli, zayıflatılmamış yansıyan ışığın, nesnelerin kameradan uzaklığı ile birlikte nasıl azaldığını dikkate alır.
Sea-thru, Akkaynak-Treibitz su altı görüntü oluşum modelini kullanan fizik tabanlı bir algoritmadır. Sinir ağlarını kullanmaz ve herhangi bir veri kümesi üzerinde eğitilmemiştir. Bir renk şeması veya su kütlesinin optik nitelikleri veya derinliği hakkında herhangi bir bilgi olmadan çalışır.
Sahne oluşturma ile fiziksel tabanlı restorasyon yöntemlerimiz olmasına rağmen, öğrenilmiş sinir ağları ve gözlemler de kullanılmaktadır. Görüntülerin kalitesi bilgisayarla görme görevleri ile geliştirilebilir. Görüntü önceki herhangi bir eğitim verisi olmadan görüntüyü geliştirmek için kullanılan evrişimli bir sinir ağıdır. Sinir ağları rastgele başlatılır ve gürültü azaltma, süper çözünürlük ve iç boyama gibi ters sorunları çözmek için eğitim verileri olarak kullanılır. Önceki, görüntünün nasıl bozulacağını belirleyen arka plan ışığını ve iletim haritasını tahmin etmek için kullanılır. İletim haritası, ışığın dağılmayan ve kameraya ulaşan kısmını açıklar. Harita sürekli bir derinlik fonksiyonu olduğundan, bu nedenle sahnedeki derinlik bilgisini yansıtır. Sinir ağları, bozulmuş görüntü ve onun önceki tahminleri üzerine eğitilir.Bozulmuş görüntünün arka plan ışığının tahmini, aynı bozulmuş görüntünün iletim haritasına bağlıdır.
Perdeleme için önerilen dış mekan renkleri popüler bir seçimdir. Bununla birlikte, puslu görüntülerdeki ana bozulma kaynağı, pusun örtme etkisidir, oysa sudaki, ışığın seçici zayıflamasıdır. Bu nedenle, sualtı görüntülerine dış mekan önceleri uygulamak genellikle öğeleri yanlış değerlendirir. Karanlık kanal öncesi ve Haze-Line öncesi, örtünme etkisinden yararlanan ana dış mekan prodüksiyonlarıdır.
Daha önce karanlık kanal, üç renk kanalı boyunca minimum yoğunluğun bulanık olmayan bir görüntüde genellikle sıfıra yakın olduğunu gözlemlerken, puslu bir görüntüde giderek bulanıklık rengine, yani menzilli arka plan ışığına doğru kaymaktadır. Karanlık kanal değeri, nesneler yakın olduğunda daha küçüktür, ancak arka plan ışığını tahmin etmek için okyanus suyuna uygulandığında ve kameradan uzaktaki aktarım haritası nesnelerinin yakın olduğu yanlış tahmin edilir ve ışığın çoğu zayıflatılır. Haze Line daha önce RGB yoğunluklarının genel dağılımını kullanır. Bununla birlikte, önceki Bulanıklık çizgisi, zayıflatılmışın altında olduğu için suda etkili değildir ve zayıflatılmamış bir ışık altındaki havadaki sahne ile aynı renk dağılımını izlemez.
Su türüne özgü öncelikler, su türündeki seçici renk bozulmasından yararlanır. Underwater Dark Channel Prior (UDCP), en bozulmuş kırmızı renk kanalını atar ve kameraya daha yakın, daha az bozulmuş renklere sahip nesnelerin mavi veya yeşil kanalların birinde düşük yoğunluklara sahip olduğunu belirtir. Otomatik Kırmızı Kanal Öncesi (ARC), kırmızı yoğunluktaki kayıptan ve aralıkla birlikte mavi ve yeşil yoğunluktaki artıştan doğrudan yararlanır. Carlevaris-Bianco vd. (CB), kırmızı renk kanalı ile daha az zayıflatılmış mavi ve yeşil renk kanalları arasındaki farkı dikkate almayı önerdi.
Tüm su türlerinde saçılarak aralıkla birlikte dokular giderek daha fazla bulanıklaşıyor.
İnsan algısı için görüntü kalitesini iyileştirmek için CIELab ve HSL gibi renk uzaylarında iyileştirme yöntemleri kullanılır. CIELab, algısal açıklık için üç L * değeri, insan görüşünün dört benzersiz rengi için (kırmızı, yeşil, mavi, sarı) a * ve b * olarak ifade eden bir renk alanıdır. Beyaz tonu ortadan kaldırmak için parlaklığı tahmin etmek için beyaz dengeleme algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar RGB veya CIELab renk alanlarında çalışır. Beyaz dengeleme, gerçekçi olmayan renk gölgelerini ortadan kaldırma işlemidir, böylece şahsen beyaz görünen nesneler fotoğrafta beyaz görünür. Döküm, yakındaki bir nesneden gelen ışığı yansıtmaktan kaynaklanabilen, görüntünün tamamında istenmeyen bir renk kaymasıdır. Beyaz dengeleme, aralığa bağlı bozulmayı kaldıramaz, ancak aralıkla birlikte renk bozulmasını da yapar. Görüntülerin kontrastını artırmak için,gamma düzeltme, RGB ve HSL renk uzaylarında histogram eşitleme gibi yaklaşımlar. Her bir renk kanalının değerini genel renk atılım faktörüne göre ayarlar.
Keskinlikle bağlantılı bir bozulma, normalde geri saçılma veya görüntü alma işleminin neden olduğu parazittir. Ses giderme, frekans alanında düşük geçişli filtreleme ile elde edilebilirken, bu, kenarlara ek bulanıklık getirebilir.
Sualtı bilgisayar görme görevleri arasında balıkların veya resiflerin tespiti, izlenmesi, sınıflandırılması vb. Yer alır.
Görüntü geliştirme için sinir ağları, bozulma içermeyen hedef görüntüler üzerinde eğitilir. Bozulmadan su altı görüntüleri yakalamak zordur, bu nedenle sentezlenmiş fizik tabanlı modeller. Generative Adversarial Network ile geliştirmeyi öğrendikten sonra hedef görüntüler de sentezlenebilir. Zayıf bir şekilde denetlenen eğitim için, hedef görüntü, bozulmuş görüntü ile aynı sahne ile sınırlı değildir.
Generative Adversarial Network çerçeveleri, görüntünün hedef görüntü olup olmadığını veya bir ağ tarafından filtrelenip filtrelenmediğini belirlemek için ayırıcı ağlardan oluşan çeşitli ağlarda kullanılır. CycleGAN, indirgenmiş görüntüden hedef görüntü kümesine filtrelemeyi öğrenen birinci GAN ve süzülmüş görüntüyü orijinal bozulmuş görüntüye geri dönüştürmeyi öğrenen ikinci GAN'dan oluşan zayıf denetimli ağlar için kullanılır. CycleGAN, her bozulmuş görüntünün hedef görüntüsünü açıkça belirtmeden daha az kararlıdır ve eğitilmesi daha zordur.
Sualtı görüntü filtreleme için, hem kıyı hem de okyanus suyu görüntülerinde restorasyon ve iyileştirme için öznel görev sonuçları karşılaştırılır. ARC (Otomatik Kırmızı Kanal), DBL (Derinlik Dengelemeli Arka Plan Işığı Restorasyonu), WCID (Dalgaboyu Telafisi Görüntü Susturma), UWHL (Sualtı Bulanıklığı çizgisi) ve UWCNN (Sualtı evrişimli sinir ağı) restorasyon içindir. Fusion (Renk Dengesi ve Füzyon, Ancuti ve ark.), FUnIE ve geliştirme için su.
ARC, okyanus suyu için tasarlanmıştır, renk kanalına bağlı iletim haritasının yerini almak için ağırlıklı arka plan ışığının kullanılması nedeniyle görüntüleri biraz koyulaştırır.
DBL, okyanus suyu için tasarlanmıştır. Yeşil sudaki döküntüyü ortadan kaldıramamasına rağmen, bozulmasını menzil ile birlikte telafi ediyor. Aynı zamanda, tek tip olmayan sulu boyayı da telafi eder.
UWHL, okyanus suyundaki ve ayrıca derin su altı yüzeyindeki renk bozulmalarını telafi edebilir, ancak aşırı doymuş görüntüler oluşturabilir, UWHL ayrıca yoğun yeşil dökümlü görüntülerde renk atmasını da kaldırabilir Bununla birlikte, döküm bozulmalarını gidermek için kullanılan global beyaz dengesi suluboya ve sahnede doğal olmayan kırmızılar ortaya çıkarır.
Okyanus tipi I sular için eğitilen UWCNN, okyanus görüntülerine pembe bir döküm getiriyor. Bu, suda doğal olarak bulunan nesneleri içermeyen sentezlenmiş eğitim veri setinden kaynaklanıyor olabilir. Şimdiye kadar sentetik veri kümeleri üzerinde eğitilmiş uygun eğitim veri kümelerinin, sinir ağlarının eksikliği, su altı görüntü restorasyonu görevinde hala düşük performans gösteriyor.
Bu anket makalesi, su altı görüntülerinin bozulması ve görüntü kalitesini iyileştirmek için iyileştirme teknikleri hakkında açık ve ayrıntılı bilgi sağlamıştır. Sinir ağları ve fiziksel tabanlı yöntemler kullanılarak restorasyon teknikleri hakkında genel kavrayışı açıklar. Sualtı görüntülerinin filtrelenmesi için gerekli veri kümeleri ve öznel görevler de kapsanmaktadır.
https://arxiv.org/pdf/2012.12258.pdf
https://puiqe.eecs.qmul.ac.uk/Demo
https://blogs.mathworks.com/headlines/2020/01/20/computer-vision-algorithm-removes-the-water-from-underwater-images/
https://www.deryaakkaynak.com/research
Düzeltme: “bir şeyi veya birini daha önceki bir duruma veya konuma geri döndürmek veya bir şeyi yeniden var etmek.” (Cambridge Sözlüğü) Geçenlerde, bir hafta süren ezici bir üzüntüyle sarsıldım.
Paris anlaşması, tarihin en önemli uluslararası iklim konferansıydı. Neredeyse dünyadaki her ülke (Irak, İran, Libya, Yemen ve Eritre hariç) emisyonları 2°C'lik ısınmanın altında tutmak için ortak bir çabayı kabul etti.
Bugün farklı bir yolculuğa çıkıyoruz. Çoğunlukla resimler.
"Bozulma" terimi, nedensel mekanizma bilinmediğinde kullanılır ve bireyin altta yatan bilişinde ve nörobiyolojisinde bir işlev bozukluğunu ima eder. 1952'de, DSM 1, klinik kullanım için zihinsel bozuklukları kategorize eden APA Adlandırma ve İstatistik Komitesi tarafından yayınlandı.
"Merhaba, bir kişilik masanız var mı?" Birkaç müşteriyi oturttuktan sonra hostesin hostes standına ne zaman döndüğünü sordum. "Merhaba, rezervasyon yapılmadıysa barımız var," diye cevapladı hostes, kulağının arkasından gelen başka bir hostes ile konuşmamızı böldü.
Mars, Uranüs ve Kuzey Düğümü, 1 Ağustos 2022'de 18 derecede Boğa burcunda kavuşuyor. Yataklarımız yanarken nasıl uyuruz?-Gece yarısı yağı Yılın en önemli astrolojik yönlerinden biri olan Mars ve Uranüs'ün kaderin Kuzey Düğümü ile kavuşumu, gerçek bir aciliyet hissinin eşlik ettiği büyük bir uyandırma çağrısıdır.