珊瑚礁是大自然最复杂和色彩斑斓的生物构造之一。但正如任何水下摄影师所知，在没有人工照明的情况下拍摄的照片通常会显得平淡而蓝色。即使是浅水也会有选择性地吸收和散射不同波长的光，使某些特征难以看清，并冲淡色彩，尤其是红色和黄色。这种效应使得珊瑚科学家难以使用计算机视觉和机器学习算法来识别、计数和分类水下图像中的物种；他们不得不依赖耗时的人工评估。
但是，由工程师和海洋学家 Derya Akkaynak 开发的一种名为 Sea-thru 的新算法，可以消除图像中由水引起的视觉失真。对于需要看到水下真实颜色的生物学家来说，其影响可能是深远的。Akkaynak 和她在以色列海法大学的博士后导师工程师 Tali Treibitz 在一篇论文中详细介绍了该过程，该论文于 6 月在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议上发表。
大型珊瑚礁群的原始照片，未经 Sea-thru 处理。图片来源：Derya Akkaynak
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Sea-thru 的图像分析考虑了大气中光吸收和散射的物理原理，并与海洋中的情况进行了比较，海洋中光相互作用的粒子要大得多。然后，该程序有效地逐像素反转来自水的图像失真，从而恢复丢失的颜色。
一个需要注意的问题是，该过程需要距离信息才能工作。Akkaynak 从不同角度拍摄同一场景的大量照片，Sea-thru 使用这些照片来估计相机与场景中物体之间的距离，以及水的衰减光线的影响。幸运的是，许多科学家已经通过使用一种称为摄影测量的过程在图像数据集中捕获距离信息，Akkaynak 说该程序可以很容易地处理这些照片。
加州大学圣地亚哥分校“百岛挑战”项目的研究员 Nicole Pedersen 说：“水下工作存在许多挑战，这使我们远远落后于研究人员在水上和陆地上可以做到的事情。”在该项目中，科学家们每 100 平方米拍摄多达 7,000 张照片，以组装珊瑚礁的 3D 模型。Pedersen 说，缺乏用于处理这些图像的计算机工具阻碍了进展，并补充说 Sea-thru 是朝着正确方向迈出的一步。
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图片来源：Derya Akkaynak
加州科学院的珊瑚生物学家 Pim Bongaerts 说：“该算法与 Photoshop 等应用程序不同，用户可以使用 Photoshop 等应用程序通过均匀地增强红色或黄色来人为地增强水下图像。我喜欢这种方法的地方在于，它真正关注的是获得真实的色彩。获得真实的色彩确实可以帮助我们从当前的数据集中获得更多价值。”