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，該院集成所光電工程技術(shù)中心的李劍平團(tuán)隊設(shè)計了一種深度學(xué)習(xí)圖像著色算法，可將水下原位拍攝的海洋浮游生物灰度圖像自動著色為天然色彩，著色效果接近人眼觀察。

　　據(jù)悉，該研究成果于23日在國際機(jī)器視覺三大頂級學(xué)術(shù)會議之一的歐洲機(jī)器視覺大會上發(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，來自廈門大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)的數(shù)據(jù)科學(xué)家參與該課題的合作研究。

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

　　然而，水下彩色成像需要使用白光照明，會導(dǎo)致浮游動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，會使導(dǎo)致浮游生物的觀測結(jié)果產(chǎn)生偏差，觀測定量無法準(zhǔn)確。

　　李劍平說：“由于絕大多數(shù)浮游動物對波長較長的紅光不敏感，傳統(tǒng)的水下成像儀多數(shù)使用紅光或近紅外光照明成像，以避免浮游動物的趨光性聚集。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(xùn)練人工智能，將紅光照明下獲取的灰度圖像轉(zhuǎn)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(shè)想，李劍平團(tuán)隊設(shè)計并訓(xùn)練了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浮游生物自動著色算法，命名為“IsPlanktonCLR網(wǎng)絡(luò)”。該網(wǎng)絡(luò)采用了一種具有自指導(dǎo)功能的雙通路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，配合定制化的調(diào)色板和逐步聚焦的損失函數(shù)，實現(xiàn)了對浮游生物灰度圖像的自動化著色，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(zhǔn)確性。

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