L’IA Sea-Thru supprime automatiquement les distorsions des photos sous-marines

L’IA Sea-Thru supprime automatiquement les distorsions des photos sous-marines

La lumière se comporte différemment dans l’eau qu’à la surface – et ce comportement crée le flou ou la teinte verte que l’on retrouve souvent sur les photos sous-marines, ainsi que la brume qui bloque les détails vitaux. Mais grâce aux recherches d’un océanographe et d’un ingénieur et à un nouveau programme d’intelligence artificielle appelé Sea-Thru, cette brume et ces couleurs occultées pourraient bientôt disparaître. Si vous êtes intéressé par LINK, veuillez consulter notre page Web.

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Outre le fait que les photos prises lors de ce voyage de plongée en apnée sont déprimantes, l’impossibilité d’obtenir une photo sous-marine aux couleurs exactes entrave la recherche scientifique à un moment où l’on s’inquiète de plus en plus de la santé des coraux et des océans. C’est pourquoi l’océanographe et ingénieur Derya Akkaynak, ainsi que Tali Treibitz et l’université de Haïfa, ont consacré leurs recherches au développement d’une intelligence artificielle capable de créer des couleurs scientifiquement exactes tout en supprimant la brume sur les photos sous-marines.

Comme le souligne Akkaynak dans ses recherches, l’I.A. de l’imagerie a explosé ces dernières années. Des algorithmes ont été mis au point qui permettent de s’attaquer à tous les problèmes, de la transformation d’une pomme en orange à l’inversion des photos manipulées. Pourtant, dit-elle, le développement d’algorithmes sous-marins est toujours en retard à cause de la façon dont l’eau obscurcit de nombreux éléments de la scène que l’I.A. utilise.

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Lorsque la lumière frappe l’eau, elle est à la fois absorbée et dispersée. Cela crée ce que l’on appelle une rétrodiffusion, ou brume sèche, qui empêche la caméra de voir la scène dans tous ses détails. L’absorption de la lumière empêche également la reproduction précise des couleurs sous l’eau.

Pour résoudre ce problème, Akkaynak a formé le logiciel à l’utilisation de séries d’images sous-marines que l’équipe a prises elle-même, en utilisant du matériel facilement disponible – un appareil photo grand public, un boîtier sous-marin et une carte couleur. D’abord, elle devait trouver un sujet. En particulier, Akkaynak cherchait du corail avec beaucoup de profondeur et de dimension, puisque plus les objets éloignés sont sous l’eau, plus ces objets sont obscurcis. Akkaynak plaçait ensuite la carte de couleur près du corail, puis photographiait le corail à la fois à de multiples distances et sous de multiples angles.

En utilisant ces images comme un ensemble de données, les chercheurs ont ensuite formé le programme à regarder mathématiquement les images, à supprimer la rétrodiffusion et à ajuster la couleur, en travaillant au niveau du pixel. Le programme qui en résulte, appelé Sea-thru, peut corriger automatiquement la brume et les détails des couleurs. Le logiciel a toujours besoin de plusieurs images du même sujet pour fonctionner car le processus utilise une carte de distance connue pour estimer et corriger la rétrodiffusion. Les chercheurs affirment cependant que la carte de couleurs n’est plus une nécessité.

Les photos qui en résultent ne sont pas les mêmes que celles qui pourraient être générées à l’aide d’outils comme le curseur de hachage de Lightroom et les outils de correction des couleurs. « Cette méthode n’est pas du Photoshopping d’une image », a déclaré M. Akkaynak à Scientific American. « Il ne s’agit pas d’améliorer ou de gonfler les couleurs d’une image. C’est une correction physiquement précise, plutôt qu’une modification visuellement agréable. »

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L’objectif de l’équipe est d’utiliser de grands volumes de données d’images pour la recherche, en expliquant que, sans le programme, une grande partie du travail qui nécessite des couleurs et des détails doit être faite manuellement, car trop de détails sont obscurcis dans les photographies. « Sea-thru est une étape importante vers l’ouverture de grands ensembles de données sous-marines à de puissants algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique, et contribuera à stimuler la recherche sous-marine à un moment où nos océans subissent un stress croissant dû à la pollution, à la surpêche et au changement climatique », conclut le document de recherche.

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