Derya Akkaynak'ın "Sea-Thru" Yapay Zeka Algoritması, Denizaltı Fotoğraflarını Netleştiriyor!

Algoritma, Deniz Altında Çekilen Fotoğraflardan Deniz Suyundan Kaynaklı Renk Bozulmalarını Ortadan Kaldırıyor!

Gece Modu

Bu yazı, Evrim Ağacı'na ait, özgün bir içeriktir. Konu akışı, anlatım ve detaylar, Evrim Ağacı yazarı/yazarları tarafından hazırlanmış ve/veya derlenmiştir. Bu içerik için kullanılan kaynaklar, yazının sonunda gösterilmiştir. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Denizler ve okyanuslar altında çekilmiş fotoğrafları bilirsiniz: Harikadırlar ama; renkleri, gerçekte olana nazaran son derece soluk ve cansızdır. Renkler, gerçekte olanı yansıtmaz; çoğu zaman mavi veya yeşil renk aşırı baskındır ve fotoğraf içindeki nesnelerin renkleri bu yoğun renk bozulması içinde kaybolur. Mercan resiflerine ait şu fotoğrafı bir inceleyin:

EGU

Halbuki bu tarz resiflerde renk çeşitliliği daha ziyade böyledir:

Renkleri ön plana çıkarmaya çalışan bu fotoğrafta bile arka planda kalan nesnelerin ışık saçılmasına bağlı olarak soluklaştığı görülüyor.
Renkleri ön plana çıkarmaya çalışan bu fotoğrafta bile arka planda kalan nesnelerin ışık saçılmasına bağlı olarak soluklaştığı görülüyor.
Sailing Europe

Ancak masraflı ışıklandırma ekipmanları, pahalı su altı kameraları veya bol miktarda Photoshop kullanmaksızın bu ikinci fotoğraftaki renkleri yakalamak imkansıza yakındır. Tabii ki geçmişinizde ODTÜ, MIT, Smithsonian Enstitüsü ve Princeton Üniversitesi gibi dev üniversiteler varsa, yapay zeka algoritmaları geliştiren bir mühendisseniz ve aynı zamanda okyanus bilimi (oşinografi) ile uğraşıyorsanız iş başka... Ha bir de isminiz, tam da konuya uygun biçimde "Derya" ise...

Araştırmalarına Florida Atlantik Üniversitesi'nde devam eden Dr. Derya Akkaynak tarafından geliştirilen Sea-thru isimli yapay zeka algoritmasının hedefinde olan konu tam da bu: Işığın suda kırılması dolayısıyla yitirilen renklerden ötürü taşıdığı bilgileri yitiren fotoğrafları, gerçekte olması gereken renklere dönüştürebilmek... Hem de en ufak bir Photoshop müdahalesinde bulunmadan! Sonuçlar, aşağıdaki gibi:

image

İlk defa IEEE Bilgisayar Görüşü ve Örüntü Tanımlama Konferansı'nda bir makale ile ilan edilen bu algoritma, ışığın su tarafından emilim fiziğine dayanıyor. Bir fotoğrafı algoritmaya yüklediğinizde yaptığı, piksel piksel görüntüyü tarayarak, her bir pikseldeki renk değerini gerçekte olması gereken değere değiştirmek.

Haifa University

Algoritma, bunu yapabilmek için mesafe bilgisine ihtiyaç duyuyor. Dolayısıyla algoritmanın çalışabilmesi için nesne (örneğin resif), yaklaşık 15 metre uzaklıktan ve farklı açılardan fotoğraflanıyor. Üstelik özel kameralara gerek de yok; sıradan bir ticari DSLR kamera ile harika sonuçlar elde etmek mümkün! Sonrasında tek yapılması gereken algoritmaya bu fotoğrafları atmak...

Geliştirilen algoritma, çekilen fotoğraflardaki en karanlık piksellere odaklanarak (ve bu piksellerin mesafe bilgisini kullanarak), ışıktaki saçılma miktarını hesaplıyor. Bu hesabı, 1100 fotoğraflık bir veri setinden öğrendiği bilgilerle yapıyor. Bu veriden yola çıkarak, her bir pikselin gerçek değeri tahmin edilebiliyor.

Ufak bir nokta: Yukarıdaki videoda fotoğrafların çekilmesinden önce bir renk paleti yerleştirilse de, aslında algoritmanın çalışması için bu paletin konmasına gerek yok. Renk skalası sadece çekilen nesnenin büyüklüğünü göstermek adına kondu; yoksa herhangi bir diğer cisim de koyulabilirdi.

Algoritma Ne İşe Yarayacak?

İlk etapta böyle bir algoritmanın neye yarayacağını fark edemeyebilirsiniz. Ancak oşinograflar ve ekologlar, deniz altı yaşantısının sağlığı üzerine araştırmalar yürütürken büyük oranda bu tarz fotoğrafları kullanıyorlar. Renk bilgisinin kaybı, bu araştırmalarda isabetli sonuçlara ulaşmayı da zorlaştırıyor. Bu basit algoritma, küresel ısınma dolayısıyla hızla harap ettiğimiz resiflerin ve su altı biyoçeşitliliğinin sağlığına yönelik çalışmaları hızlandırabilir. Dr. Akkaynak şöyle diyor:

Bana kalırsa bu algoritma sadece bilim insanlarınca değil, hobi dalgıçları ve su altı fotoğrafçıları için de çok faydalı olacaktır. Çünkü fotoğraflarındaki renk bozulmalarını nihayet düzeltmeleri mümkün olacak. Böylece fotoğrafladıkları yerlerin canlı renklerini görebilecekler; yani eğer ki o sahne su altında değil de karada olsaydı nasıl gözükeceğini gösterebilecekler.

Ayrıca bu metot sayesinde daha net su altı fotoğrafları elde edilebileceği için, makina öğrenmesi algoritmalarının üzerinde çalışabileceği çok daha etkili veri setleri oluşturmanın mümkün olması bekleniyor. Böylece su altı araştırmalarına yönelik yapay zeka algoritmaları da çok daha güçlü hale gelebilecek.

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 4
  • Tebrikler! 8
  • Bilim Budur! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 2
  • Güldürdü 0
  • İnanılmaz 0
  • Umut Verici! 5
  • Merak Uyandırıcı! 4
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • D. Akkaynak, et al. (2019). Sea-Thru: A Method For Removing Water From Underwater Images. IEEE Xplore.
  • D. Akkaynak. Sea-Thru: A Method For Removing Water From Underwater Images. (2019, Kasım 13). Alındığı Tarih: 13 Kasım 2019. Alındığı Yer: Haifa University
  • E. Olsen. Sea-Thru Brings Clarity To Underwater Photos. (2019, Kasım 13). Alındığı Tarih: 13 Kasım 2019. Alındığı Yer: Scientific American

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 06/12/2019 15:05:20 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8041

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Soru Sorun!
Öğrenmeye Devam Edin!
Evrim Ağacı %100 okur destekli bir bilim platformudur. Maddi destekte bulunarak Türkiye'de modern bilimin gelişmesine güç katmak ister misiniz?
Destek Ol
Gizle
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Dünyanın en büyük problemi, aptallar ve fanatiklerin kendilerinden çok emin olması; bilgelerin ise fazlasıyla şüphe ile dolu olmasıdır.”
Bertrand Russell
Geri Bildirim Gönder