وداعا للرؤية الليلية الخضراء: يطورون كاميرا تلتقط الصور كما لو كانت في النهار

تمكن الباحثون من إنشاء آلية تسمح لك بمشاهدة الصور الملتقطة في الليل بألوان، مما يجعلها تبدو وكأنها التقطت في ضوء الشمس

Guardar
El general de división del
El general de división del ejército estadounidense Chris Donahue, comandante de la 82ª División Aerotransportada, sube a bordo de un avión de transporte C-17 como último miembro del servicio estadounidense en abandonar el aeropuerto internacional Hamid Karzai en Kabul, Afganistán, el 30 de agosto de 2021, en una fotografía tomada con óptica de visión nocturna. XVIII Cuerpo Aerotransportado/Handout vía REUTERS.

عند الحديث عن الرؤية الليلية، يتخيل الجميع أن الصورة المعروضة ستكون خضراء مع الأسود، ولكن هذا على وشك التغيير. وجد الباحثون طريقة للكاميرات لالتقاط، حتى في الليل، صورة ملونة، كما لو كانت قد التقطت خلال النهار.

في 6 أبريل، نشرت مجلة Plos One مقالًا أمريكيًا حيث يقدم الباحثون اكتشاف خوارزمية محسنة مع بنية التعلم العميق التي تمكنت من تحويل الطيف المرئي من مشهد ليلي إلى الطريقة التي قد يراها الشخص خلال النهار.

في الليل لا يستطيع الناس رؤية الألوان والتناقضات بسبب نقص الضوء، لذلك يحتاجون إلى إلقاء الضوء على المنطقة أو استخدام أقنعة ليلية، وهذا الأخير يعطي صورة خضراء. من خلال حل المشاهدين الأحادي اللون، سيكون من الممكن للجميع رؤية والتقاط الصور التي تبدو كما لو كانت أثناء النهار، والتي ستكون ذات فائدة كبيرة في أعمال الاستطلاع العسكري التكتيكي، من بين أمور أخرى.

لتحقيق ذلك، استخدم الباحثون كاميرا أحادية اللون حساسة للضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء للحصول على قاعدة بيانات لصورة مطبوعة أو صور وجوه تحت إضاءة متعددة الأطياف تغطي العين المرئية القياسية.

Infobae

قاموا بعد ذلك بتحسين شبكة عصبية تلافيفية (U-Net) للتنبؤ بصور الطيف المرئي من الصور القريبة من الأشعة تحت الحمراء. يتم تشغيل الخوارزمية الخاصة بها من خلال التعلم العميق باستخدام الضوء الطيفي.

لمعرفة طيف الانعكاس الطيفي للأحبار السماوية والأرجواني والأصفر، قاموا بطباعة لوحة ألوان Rainboy لتسجيل أطوالهم الموجية. ثم قاموا بطباعة العديد من الصور ووضعوها تحت إضاءة متعددة الأطياف بكاميرا أحادية اللون (أبيض وأسود)، مثبتة على مجهر تشريح يركز على الصورة.

في المجموع، قاموا بطباعة مكتبة تضم أكثر من 200 وجه بشري متوفرة في منشور «الوجوه المسماة في البرية»، مع طابعة كانون وطلاء MCYK. تم وضع الصور تحت أطوال موجية مختلفة ثم استخدمت في تدريب التعلم الآلي الذي يركز على التنبؤ بالصور الملونة (RGB) من الصور المضيئة لطول موجي واحد أو مدمج.

Infobae

بالنسبة لجميع التجارب، اتبعوا النموذج العملي للتعلم الآلي: قسموا قاعدة البيانات إلى 3 أجزاء، وحجز 140 صورة للتدريب، و 40 للتحقق من الصحة و 20 للاختبار. لمقارنة الأداء بين النماذج المختلفة، قاموا بتقييم عدة مقاييس لإعادة بناء الصورة.

وأشار الباحثون إلى أن هذه الدراسة بمثابة خطوة للتنبؤ بالمشاهد في الطيف المرئي البشري من الإضاءة غير المحسوسة بالقرب من الأشعة تحت الحمراء.

وقالوا إنه «يشير إلى أن التنبؤ بالصور عالية الدقة يعتمد على سياق التدريب [للآلة] أكثر من التوقيعات الطيفية لكل حبر» وأن هذا العمل يجب أن يكون خطوة لمقاطع فيديو الرؤية الليلية، والتي سيعتمد عليها عدد الإطارات التي تعالجها في الثانية.

استمر في القراءة: