Görülmesi Gereken Bir Gece: Araştırmacılar, Gece Görüşüne Renk Getirmek için Derin Öğrenmeyi Kullanıyor

Görülmesi Gereken Bir Gece: Araştırmacılar, Gece Görüşüne Renk Getirmek için Derin Öğrenmeyi Kullanıyor


Parlak bir fikir hakkında konuşun. Bir bilim insanı ekibi, gece görüş sistemlerine rengin nasıl getirilebileceğini göstermek için GPU hızlandırmalı derin öğrenmeyi kullandı.

bir kağıtta PLOS One dergisinde bu hafta yayınlandıProfesör tarafından yönetilen Irvine, California Üniversitesi’nde bir araştırma ekibi Pierre Baldi ve Dr. Andrew Brownekızılötesi kamera kullanarak yüz fotoğraflarının renkli görüntülerini nasıl yeniden oluşturduklarını anlatıyor.

Çalışma, algılanamayan yakın kızılötesi aydınlatma kullanarak ışık toplayan kameralar kullanarak insanların ne göreceğini tahmin etmeye ve yeniden yapılandırmaya yönelik bir adımdır.

Çalışmanın yazarları, insanların ışığı “görünür spektrum” olarak adlandırılan veya 400 ila 700 nanometre arasında dalga boylarına sahip ışık gördüğünü açıklıyor.

Tipik gece görüş sistemleri, bizim göremediğimiz bu spektrumun dışında kızılötesi ışık toplayan kameralara dayanır.

Araştırmacılar, bu kameralar tarafından toplanan bilgilerin daha sonra kızılötesi kameranın algıladığı şeyin tek renkli bir temsilini gösteren bir ekrana aktarıldığını açıklıyor.

UC Irvine’deki ekip, bir kızılötesi kamera tarafından yakalanan ışığı kullanarak insanların ne göreceğini tahmin etmek için derin öğrenmeye dayanan bir görüntüleme algoritması geliştirdi.

Görülmesi Gereken Bir Gece: Araştırmacılar, Gece Görüşüne Renk Getirmek için Derin Öğrenmeyi Kullanıyor
Irvine, California Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, yalnızca kızılötesi aydınlatmayı kullanarak görünür spektrum görüntülerini tahmin etmek için derin öğrenmeyi kullanmayı amaçladı. Kaynak: Brown, et al.

Başka bir deyişle, insanlar için tam bir “karanlık” olan bir ortamda çalışan kameraları kullanarak insanlar için bir sahneyi dijital olarak oluşturabiliyorlar.

Bunu yapmak için araştırmacılar, yüzlerin basılı görüntülerinden oluşan bir görüntü veri seti elde etmek için görünür ve yakın kızılötesi ışığa duyarlı monokromatik bir kamera kullandılar.

Bu görüntüler, standart görünür kırmızı, yeşil, mavi ve kızılötesi dalga boylarını kapsayan multispektral aydınlatma altında toplandı.

Araştırmacılar daha sonra optimize edilmiş bir evrişimli sinir ağı U-Net benzeri bir mimariye sahip – ilk olarak biyomedikal için geliştirilmiş özel bir evrişimsel sinir ağı Resim parçalama Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde Freiburg Üniversitesi — yakın kızılötesi görüntülerden görünür spektrum görüntülerini tahmin etmek için.

Görülmesi Gereken Bir Gece: Araştırmacılar, Gece Görüşüne Renk Getirmek için Derin Öğrenmeyi Kullanıyor
Solda, kırmızı, yeşil ve mavi giriş görüntülerinden oluşan görünür spektrum yer gerçeği görüntüsü. Sağda, UNet-GAN, UNet ve lineer regresyon için üç kızılötesi giriş görüntüsü kullanılarak öngörülen rekonstrüksiyonlar. Kaynak: Brown, et al.

Sistem, NVIDIA GPU’lar ve eğitim için 140 insan yüzü görüntüsü, doğrulama için 40 ve test için 20 görüntü kullanılarak eğitildi.

Sonuç: Ekip, karanlık odalarda kızılötesi kamerayla çekilen insanların renkli portrelerini başarıyla yeniden oluşturdu. Başka bir deyişle, karanlıkta renkli görüntüleri “görebilen” sistemler yarattılar.

Elbette bu sistemler henüz genel amaçlı kullanıma hazır değil. Çiçekler veya yüzler gibi farklı türdeki nesnelerin rengini tahmin etmek için bu sistemlerin eğitilmesi gerekir.

Bununla birlikte, çalışma bir gün, tıpkı bizim gün ışığında yaptığımız gibi renkleri görebilen gece görüş sistemlerine yol açabilir veya bilim adamlarının görünür ışığa duyarlı biyolojik örnekleri incelemesine izin verebilir.

Öne çıkan görsel kaynağı: Brown, et al.


Kaynak : https://blogs.nvidia.com/blog/2022/04/15/color-night-vision/

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

SMM Panel PDF Kitap indir