深度學習新突破!人類夜視將從單色進入全彩時代

作者 | 發布日期 2022 年 04 月 08 日 12:59 | 分類 AI 人工智慧 , 光電科技 , 軍事科技 Telegram share ! follow us in feedly


比起動物,人類雖然可辨識更多顏色,但夜視能力卻其差無比,這是因人類雙眼只能偵測電磁波譜一小部分。拜科技之賜,夜視鏡讓人類突破先天限制得以清楚看見黑暗中的物體。但夜視鏡最大缺點,莫過於畫面幾乎「清一色」都是綠色。為了改善問題,《PLOS ONE》學術期刊最新刊登的研究展示突破性深度學習演算法,讓加大爾灣分校眼科系 Browne 實驗室研究人員只需採用人眼看不到的紅外線影像,就能重建全彩景象。

人眼可見光範圍在 400~700nm,所以人類若身處沒有窗戶的房間,即使開一盞只發出 800nm 波長光的燈泡,人眼也看不到任何東西,只是一片漆黑。

透過紅外線攝影機,人類可看到某版及風貌的夜景。裝置最大挑戰是如何在可見光下渲染影像,以便讓觀看者理解看到的東西。以熱像儀為例,採用名為「偽彩」(pseudocolor)技術,讓紅外線影像看得見。雖然熱像儀影像也是五顏六色,但與我們日常看到真實可見光世界的影像大相逕庭。

夜視鏡也是提升人類夜視能力的另一個解決方案,但透過夜視鏡,我們只能看到單色世界。已有研究機構開發許多能提升夜視能力的先進機制與方法,如美軍早推出能以超亮白光線條清楚勾勒人與物體輪廓的夜視鏡,即使背景再暗,也宛如白晝。

6 日刊登於《PLOS ONE》學術期刊的最新研究指出,數十年電腦科學研究基礎上,開發並測試深度學習演算法,從某場景紅外線影像學習訓練開始,最終推論出場景在可見光譜的樣子。研究人員發現,其中一個採用深度 U-Net 體系結構的演算法,能將一組共三幅紅外線影像轉換成一張全彩照片,且照片與同場景正常光線拍攝照片十分相似。雖然短期還無法看到內建最新 PoC 概念驗證技術的夜視鏡上市,但全彩夜視功能到來絕對是遲早的事。

(首圖來源:維基百科