흑백영상, 적외선영상에 색을 입히는 머신러닝

충분히 많은 사진을 보고 학습하고 나면, 흑백, 즉 단순 계조로만 구성된 사진과 영상 속 사물을 구별하고, 이전 학습(경험)의 결과라든가 여러 가지 영상외적 정보를 찾거나 짐작해 색을 입힐 수 있게 되겠죠. 사람 전문가가 하는 것처럼. 사람 전문가보다는 훨씬 빨리.

그 학습이란 걸 어떻게 하는 거냐하면 저는 봐도 모릅니다만, 지금도 이 정도가 된다고 하네요.

https://gigglehd.com/gg/lifetech/6600956

https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2020/pr20200206/pr20200206.html

동영상을 찍어 실시간으로 색입힐 수 있다고 합니다.

야생동물 다큐멘터리를 예시하고 있지만, 특히 심해에서 찍은 수중카메라 영상을 보정할 때도 쓸모있을 지도. 그리고 보안 및 군사용도로도 잘 응용될 게 눈에 선하네요. 원문의 기술개발배경 서술에도 보안목적으로 응용할 용도에서 필요성이 제기됐다고 나옵니다. 흑백은 알아보기 힘들어서.

물체 표면의 색은 가시광선대역의 반사광에 따르는데, 적외선영역의 반사광도 부족하나마 가시광선대의 색정보를 추측하는 데 도움이 되는 정보를 일부 가지고 있다고. 하지만 그것만으로는 원래 색을 제대로 재현하기에 부족했고, 여기에 딥러닝을 추가.

深層学習による赤外線画像のカラー化技術を開発 - 2020.2.6. www.aist.go.jp

a) 가시광선. 평소 촬영

b) 적외선조사 영상

c) 기존 기술을 가지고 컬러화한 것

d) c에 신기술 적용.

상용 제품들은 적외선촬영할 때도 수광소자는 색정보를 약간이나마 얻어 컬러영상을 기록하기 때문에, 그것도 넣어 더 정확한 색을 복원하는 데 활용.