AI 技术解决水下图片模糊和着色问题

由于光衰减和反向散射等现象的影响，水下照片往往会比正常拍摄效果更模糊和失真。

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一种机器学习算法，该算法可以生成逼真的水下图像；另一种算法，则可以对这些图像进行深度训练，以达到恢复自然色彩并减少雾度的效果。

研究小组对 GAN 进行了一系列有标记场景的训练，这些场景包括3733幅图像和相应的深度地图，主要包括扇贝、海参、海胆和室内海洋农场内的其他此类生物。他们还获得了包括 NY Depth 在内的公开数据集，其中包含了总共数千张水下照片。

训练后，研究人员将双模型方法的结果与基线模型方法的结果进行了比较。他们指出，前者技术的优势在于它在颜色恢复上是统一的，这使它能在很好恢复绿色色调图像的同时，不破坏原始输入图像的底层结构。

他们说，这种方法在质量和数量上都与最新技术相匹配，并且能够在单个显卡上以每秒125帧的速度进行处理。

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