Редактирование фотографий с помощью ИИ для цетологов — Magic Eraser

Цетология — научное изучение китов, дельфинов и морских свиней — в своей основе была сформирована фотографией с тех пор, как разработка методов фотоидентификации в 1970-х годах показала, что отдельных китообразных можно распознавать по естественным отметинам, запечатлённым на фотографиях. Сегодня фотографические данные лежат в основе практически каждого аспекта популяционной науки о китообразных: оценка численности, расчёт выживаемости, отслеживание миграций, анализ социальных сетей, мониторинг репродукции и оценка здоровья — всё это зависит от способности фиксировать, обрабатывать и сравнивать изображения отдельных животных на протяжении лет и десятилетий. При примерно 90 признанных видах китообразных и растущем природоохранном давлении на многие популяции потребность в эффективной обработке фотографий никогда не была выше.

Фотографические задачи в цетологии уникальны среди наук о дикой природе. Объекты появляются на поверхности кратковременно и непредсказуемо, частично погружены в воду, когда видимы, и фотографируются с движущихся платформ в морских условиях, где брызги, блики, волнение и дымка ухудшают качество изображения. Диагностические признаки, отличающие особей — зазубрины и насечки спинного плавника, рисунки пигментации хвостовых лопастей, формы седловидных пятен и шрамы на коже, — должны быть чётко различимы, несмотря на расстояние, движение и помехи окружающей среды, характерные для каждой полевой встречи. За один исследовательский день может быть получено тысячи снимков, из которых лишь малая часть будет обладать качеством и содержанием, необходимым для целей идентификации. Соотношение пригодных изображений к общему числу снимков может составлять один к пятидесяти в сложных морских условиях.

Инструменты ИИ-редактирования фотографий напрямую решают эти проблемы, автоматизируя этапы обработки изображений, которые превращают необработанные полевые снимки в каталожные фотографии для идентификации. Удаление брызг и бликов очищает изображения от артефактов окружающей среды, скрывающих диагностические признаки на иначе пригодных снимках. Усиление детализации восстанавливает информацию об отметинах из фотографий, сделанных на большом расстоянии или при плохом освещении. Нормализация цвета и экспозиции стандартизирует изображения из многолетних каталогов, где одна и та же особь была сфотографирована в совершенно разных условиях. Для цетологов, одновременно ведущих полевые сезоны, курирующих каталоги, строящих популяционные модели и соблюдающих сроки публикаций, эффективная ИИ-обработка изображений — не роскошь, а операционная необходимость для продуктивных исследовательских программ.

• Удаление брызг, бликов и поверхностного шума океана превращает необработанные полевые снимки в чистые идентификационные изображения, пригодные для фотоидентификационных каталогов и автоматизированных систем сопоставления.
• ИИ-улучшение обостряет диагностические признаки — рисунки зазубрин спинного плавника, пигментацию хвостовых лопастей, седловидные пятна и шрамы на коже — из изображений, сделанных на большом расстоянии или в плохих морских условиях.
• Нормализация цвета и экспозиции стандартизирует многолетние каталоги, в которых одна и та же особь сфотографирована сотни раз при совершенно различных условиях океанического освещения.
• Пакетная обработка справляется с объёмами морских полевых работ — тысячи изображений за исследовательский день, — позволяя сортировать и улучшать целые массивы данных съёмки в рамках операционных сроков.
• Стандартизированные каталожные изображения и иллюстративные таблицы для публикаций экспортируются с разрешением 300 DPI для подачи в журналы и в размерах, совместимых с базами данных, для таких платформ, как Happywhale и Flukebook.