Ana SayfaFOTOĞRAFÇILIKAraçlarGoogle ve UC Berkeley, görüntülerden gölgeleri kaldıran yapay zeka geliştiriyor

Google ve UC Berkeley, görüntülerden gölgeleri kaldıran yapay zeka geliştiriyor

-

California Berkeley Üniversitesi ve Google ArGe bölümündeki araştırmacılar, görüntülerden istenmeyen gölgeleri kaldırabilen bir yapay zeka üzerinde çalıştıklarını belirten bir makale yayınladılar. Açıklamalara göre, algoritma iki farklı gölge türüne odaklanıyor:

  1. Dış nesnelerden gelenler ve insan yüzünün doğal özelliklerinden kaynaklananlar
  2. Doğal görünümü bozmadan yüzeydeki gölgeleri kaldırmak veya yumuşatmak.

Profesyonel görüntüler genellikle uygun ışıklandırmaya sahip bir stüdyo ortamında çekilir, böylece zaten aksi istenmedikçe sert gölgeler olmayacaktır. Ancak doğal ışık koşullarında, ışığın sert olduğu ortamdaki bir kişinin görüntüsünde, öznenin yüzündeki bir bölüm çok parlak iken diğer bazı kısımlarında detayları gizleyen karanlık gölgeler oluşur.

Yeni geliştirilen yapay zeka (AI – Artificial Intelligence), istenmeyen gölgeleri ve açık tonları hedefleyerek, daha net bir konu kalana kadar bunları ya tamamen kaldırarak ya da yumuşatarak bu sorunu çözmek amacıyla tasarlanmış. Araştırmacılar, araçlarının “gerçekçi ve kontrol edilebilir bir şekilde” çalıştığını ve sıradan ortamlarda yakalanan görüntülerden bile zor koşullarda çekilen görüntüler için faydalı olabileceğini söylüyorlar.

Google ve UC Berkeley yapay zeka geliştiriyor

Örneğin, açık havada parlak bir öğlen güneşi altında çekilen düğün görüntüleri gibi aydınlatmayı kontrol etmenin imkansız olduğu dış ortamlarda çekilen görüntüleri kurtarmak için buna benzer bir araç kullanılabilir. Araştırmacılar makalelerinde şunları açıklıyor:

Bu çalışmada, profesyonel fotoğrafçıların stüdyo ortamlarında sahip oldukları aydınlatma üzerindeki kontrolün bir kısmını, kısıtlanmamış ortamlarda sıradan fotoğrafçılara sağlamaya çalışıyoruz … Bilinmeyen ve kısıtlamasız bir ortamda çekilmiş bir insan öznesinin tek bir görüntüsü verildiğinde, tüm sistemimiz istenmeyen yabancı gölgeleri kaldırabilir, sert yüz gölgelerini yumuşatabilir ve hoş ve gerçekçi bir portre görüntüsü oluşturmak için görüntünün ışık oranını dengeleyebilir.

Nasıl? Oldukça iddialılar öyle değil mi? Bu proje, fotoğraflardaki üç özel öğeyi hedeflemek için tasarlanmış:

  1. Dış nesnelerden gelen yabancı gölgeler,
  2. Kişinin doğal yüz özelliklerinden kaynaklanan yüz gölgeleri,
  3. Öznenin yüzünün en açık ve en karanlık kısımları arasındaki ışık oranları. 

Bu unsurları hedeflemek için iki farklı makine öğrenim modeli kullanılmış; biri yabancı gölgeleri gidermek için, diğeri ise aydınlatma oranı ayarlamalarının yanı sıra yüzdeki gölgeleri yumuşatmak için.

Google ve UC Berkeley yapay zeka geliştiriyor

Ekip, iki makine öğrenim modelini hem “vahşi” hem de sentetik görüntü veri kümelerini kullanarak değerlendirmiş. Sonuçlar aynı işlevleri yerine getiren mevcut en son teknolojilerle karşılaştırılmış. Araştırmacılar, “Modelimiz, diğerler çözümlerden çok daha iyi performans gösteriyor” diyorlar ve işlenmiş örnek görüntülerden oluşan bir seçimde, sistemlerinin öne çıkan yeteneklerini vurguluyorlar.

Araştırmacılar şunları da açıklıyor:

Çoğunlukla etkili olsa da, bu portre yeniden aydınlatma teknikleri bazen yabancı gölgeler veya sert yüz gölgeleri içeren girdi görüntüleriyle sunulduğunda optimumun altında görüntüler üretir. Tekniğimiz, bir portre yeniden aydınlatma çözümünü geliştirebilir: Modelimiz, bu istenmeyen gölgeleme efektlerini ortadan kaldırmak için kullanılabilir ve daha sonra bir portre yeniden aydınlatma çözümüne girdi olarak kullanılabilecek bir işlenmiş sonuç üretir ve bu da gelişmiş bir son işleme temel olur.

Düşünün; fotoğrafı çektiniz, sert gölgeler var. Önce bu işlemden geçirip sonra Photoshop’a atıyorsunuz ve gölgelerden arınmış tertemiz bir portre üzerinde çalışıyorsunuz.

Bununla birlikte, sistemde yapılacaklar sınırsız değil, özellikle yabancı gölgeler. ‘Çok ince ayrıntılı yapılarla’ sunuluyorsa bazı kalıntılar görüntüler işlendikten sonra bile kalabilir. Ayrıca, sistemin çalışma şekli nedeniyle, bazı iki taraflı simetrik gölgeler nesnelerden kaldırılamayabilir. Şimdilik tabi. Adı üzerinde yapay zeka geliştiriyorlar, zamanla bunların da üstesinden gelinecektir elbette.

Ek olarak, bu teknik kullanılarak yüzdeki gölgelerin yumuşatılması, bazen kişinin saçı gibi, kalması gereken bazı ince detayların aşırı yumuşatılması nedeniyle yumuşak, dağınık bir görünüme neden olabileceği gibi bazı yüz gölgelerini yumuşatarak ‘düz’ bir görünüme de neden olabiliyor.

Araştırmacılar ayrıca, tüm sistemlerinin iki tür gölgeyi (yüz ve yabancı) aradığını ve zaman zaman ikisini karıştırabileceğini belirtiyorlar. Özne üzerindeki yüz gölgeleri ‘yeterince sert’ ise, sistem bunları yabancı gölgeler olarak algılayabilir ve (yumuşatmak yerine) kaldırabiliyor da.

Bu konu hakkında araştırmacılar şunları açıklıyor:

Bu, modelimizin her iki gölge türü için birleşik bir yaklaşımdan yararlanabileceğini göstermektedir. Ancak bu yaklaşım, görüntü oluşumu ve veri kümelerimiz tarafından sağlanan kısıtlamalarla bir şekilde çelişmektedir: birleşik bir öğrenme yaklaşımı, birleşik bir eğitim verisi kaynağı gerektirecektir ve mevcut ışık sahne taramalarının veya sert fotoğrafların, hem yabancı hem de yüz gölgelerinin gerçek olarak mevcut olduğu büyük, çeşitli ve foto-gerçekçi bir veri kümesi oluşturmak için nasıl kullanılabileceği net değildir.

Bu çalışma her şeye rağmen, fotoğraf endüstrisinde yapay zeka teknolojilerinin başka bir potansiyel kullanımını vurgulayarak, manuel düzenlemeden daha az zaman alan daha yetenekli ve gerçekçi kurgulamanın yollarını açıyor. Son yıllarda yapılan bir dizi çalışma, hareketsiz görüntüleri hareketli animasyonlara dönüştürmek ve en uç durumlarda tam foto-gerçekçi görüntüler oluşturmak dahil her alanda AI için potansiyel kullanımları gözler önüne serdi.

Kim bilir, belki de kısa bir süre sonra, bu türden yapay zeka çözümlerini barındıran yeni nesil kameralarımızda artık sert gölge sorunları birer kamera şakası olabilir.

Araştırmacılar bu projede geliştirmiş oldukları kodları, değerlendirme verilerini, test verilerini ve tamamlayıcı materyalleri UC Berkeley web sitesinden indirmeye hazır hale getirmişler.

İlgilisine 🙂

Kaynaklar: DPReview ve UC Berkeley

İlişkili İçerikler

E-POSTA ABONELİĞİ

Sebahattin Demir
Mühendis ama Tıp meraklısı. Seyahat etmeyi seven bir fotoğraf gönüllüsü. Okumayı, araştırmayı, sorgulamayı sever. İnsan ilişkilerine ve saygıya önem verir. Bildiklerini paylaşmaktan mutluluk duyar. "Bilmiyorum" demekten çekinmez. Türkçe yazım kurallarına uymayanlarla arası iyi değildir.

Yorum Politikamız: Arthenos.com ekibi olarak tüm okuyucularımızı tartışmalara aktif olarak katılmaya teşvik etsek de, Davranış Kurallarımıza uymayan veya yayınlanan materyalin editoryal standartlarını karşılamayan herhangi bir içeriği Silme / Değiştirme hakkını saklı tutarız.

Abone ol
Bana bildir
guest
14 Yorum
Beğenilenler
En yeniler Eskiler
Satır içi geribildirimler
Bütün yorumları göster
Ertan Öztürk
7 ay önce
Makale Değerlendirme :
     

Sırat Köprüsü’nden geçerken bunu soracaklar sanki? Hep boşuna bunlar..
Akıllı sistemler dolu dizgin geldi. Roman yazıp ödül kazanandan hukuki danışmanlık yapana, teknik destekten yüzün gizli bölgesini yüksek oranda doğrulukla tahmin edene kadar 100lerce yapay zeka hayatımızda. Bazı firmalar başvuru özgeçmişlerinin ilk eleme aşamasını bile yapay zekayla yapmaya başladı.
Bu gölge açma yazılımı gibi yazılımlar fotoğraf düzenleme sistemlerinin geleceği. Kaçış yok.

Cihangir Y
Cihangir Y
7 ay önce
Makale Değerlendirme :
     

Oldu olacak kameralarımıza bir robot alalım
biz evde otururken gidip bizim için resimler çeksin
hatta onları sosyla medyada yayınlasın
bu ne ya hocam
işin iyice suyu çıktı 🙂

Berkant
Berkant
7 ay önce

İnsanlar neler ile uğraşıyorlar
Bunları araştırırken kim bilir daha neler öğreniyorlar.. Acaba ne zaman google bizdeki bir üniversite ile ortak geliştirme yapacak…arkadaşlarımın neden bana hayalci dediklerini anlıyorum galiba 🙂 🙂

Nuri Güleryüz
Nuri Güleryüz
7 ay önce

Gölgeler bazen iyidir neden kaldıralım

Önder Köktürk
7 ay önce

bu tip gelişmeler, insanlarda farklı algılara sebep oluyor. aslında şu an garipsenen ama günlük hayata girince “hep varmışcasına” garipsenmeyecek konulardan birisi olacak. biraz böyle bakmak gerek diye düşünüyorum.

Önder Köktürk
Yorumun sahibi  Sebahattin Demir
7 ay önce

haklısınız, ama bir dünya var ki, birileri sürekli bir şeyler icat ediyor, geliştiriyor, biz “buna ne gerek var vs” demiyoruz, diyemiyoruz.. yani bu gelişim hep olacak, biz, birileri şaşırıp ama beğenip ama rahatsız olup ne gerek var vs diyip hayata devam edeceğiz..

Öner BÜYÜKYILDIZ
Öner BÜYÜKYILDIZ
7 ay önce
Makale Değerlendirme :
     

Yapılan sadece basit bir fotoğraf işleme değil. arkasında çok karmaşık bir algoritma var ve bu algoritma kim bilir daha nice yeniliklere gebe. Heyecan verici güzel gelişmeler bunlar. Amaç benim gibi amatörlerin acemice çekimlerini düzeltmek kadar basit olmamalı, suç dosyalarının aydınlatılmasından kim bilir daha nice amaca hizmet edecek bir teknoloji.

Teşekkür ederiz Sebahattin bey. Ellerinize sağlık.

Selam ve saygılarımla.

Manşet

Fujifilm X-T200 ve X-E3 karşılaştırması

Fujifilm X-T200 ve X-E3 detaylı karşılaştırması

Fujifilm X-T200 modeline bakıp X-E3 ile karşılaştırıyoruz

EDİTÖRÜN SEÇTİĞİ

Yeniden Kadrajlama Tekniği ile Fotoğraflarınızı Geliştirin

Yeniden Kadrajlama Tekniği

Yeniden kadrajlama, ana odak noktasını kullanarak konuya odaklanmak ve elinizi deklanşörden çekmeden konuyu kadrajınızdaki başka bir yere yeniden konumlandırarak ideal kadrajı oluşturup fotoğrafı çekmektir.

POPÜLER İÇERİKLER

Diyafram Nedir? Fotoğrafta Diyafram Ayarları

Diyafram Nedir? Fotoğrafta Diyafram Ayarları

Diyaframın kökeni dilimize Fransızca “diaphragme” kelimesinden gelmiştir, İngilizcede "Aperture" olarak tanımlanır ve “açıklık” anlamına gelir.

Fotoğrafta diyafram ayarlarını çekmek istediğiniz sahnenin ne olacağına göre siz belirlersiniz. Fotoğrafınızda nelere etki edeceğini anlamak için okumaya devam edin.
14
0
Düşünceleriniz bizim için önemli. Belirtmek ister misiniz, lütfen yorum yapın.x
()
x