中新網(wǎng)深圳10月24日電 (朱族英 李沛瑤)中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院24日發(fā)布消息稱(chēng)，該院集成所光電工程技術(shù)中心的李劍平團隊設計了一種深度學(xué)習圖像著(zhù)色算法，可將水下原位拍攝的海洋浮游生物灰度圖像自動(dòng)著(zhù)色為天然色彩，著(zhù)色效果接近人眼觀(guān)察。

　　據悉，該研究成果于23日在國際機器視覺(jué)三大頂級學(xué)術(shù)會(huì )議之一的歐洲機器視覺(jué)大會(huì )上發(fā)表。中國科學(xué)院大學(xué)碩士研究生郭冠男為第一作者，李劍平為論文通訊作者，來(lái)自廈門(mén)大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)的數據科學(xué)家參與該課題的合作研究。

　　隨著(zhù)技術(shù)發(fā)展，越來(lái)越多的浮游生物成像儀實(shí)現了彩色成像，也有許多實(shí)驗證明彩色圖像能夠比灰度圖像帶來(lái)更為豐富的信息，對浮游生物觀(guān)測起到重要作用。

　　然而，水下彩色成像需要使用白光照明，會(huì )導致浮游動(dòng)物因趨光性大量聚集在水下成像儀器前，改變它們在水下的原有空間分布。這種非自然的改變，會(huì )使導致浮游生物的觀(guān)測結果產(chǎn)生偏差，觀(guān)測定量無(wú)法準確。

　　李劍平說(shuō)：“由于絕大多數浮游動(dòng)物對波長(cháng)較長(cháng)的紅光不敏感，傳統的水下成像儀多數使用紅光或近紅外光照明成像，以避免浮游動(dòng)物的趨光性聚集。但這樣的拍攝條件只能獲得浮游生物的灰度圖像。如果能夠訓練人工智能，將紅光照明下獲取的灰度圖像轉換為高保真的彩色圖像，是一種巧妙的解決之道。”

　　針對這一設想，李劍平團隊設計并訓練了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的浮游生物自動(dòng)著(zhù)色算法，命名為“IsPlanktonCLR網(wǎng)絡(luò )”。該網(wǎng)絡(luò )采用了一種具有自指導功能的雙通路網(wǎng)絡(luò )結構，配合定制化的調色板和逐步聚焦的損失函數，實(shí)現了對浮游生物灰度圖像的自動(dòng)化著(zhù)色，且對稀有物種和普通物種的關(guān)鍵部位色彩還原具有優(yōu)異的準確性。

　　李劍平表示，IsPlanktonCLR算法的發(fā)展為海洋成像觀(guān)測儀器獲取準確、真實(shí)的觀(guān)測結果提供新的人工智能解決方案，效果不僅規避了海洋浮游生物原位成像中因生物趨光聚集所致的觀(guān)測不準確問(wèn)題，還有可能為其他海洋生物的成像觀(guān)測困難或損傷帶來(lái)新的解決思路，為人類(lèi)探索和認識海洋提供新的技術(shù)手段。(完)