Создан алгоритм для определения загрязненности воздуха по фотографии

Ученые из Рочестерского университета создали алгоритм для определения концентрации атмосферной пыли по любительским фотографиям. Программа использует сверточные нейронные сети и стандартные методы цветокоррекции для вычисления уровня дымки на изображении, который ученые предполагают переводить его напрямую в концентрацию пыли. Препринт выложен на arXiv.org.

Авторы опирались на ставший уже традиционным алгоритм «очищения» фотографий от дымки. Для этого изображение переводят в «темный канал» (dark channel): каждому пикселю приписывают интенсивность самого слабого из его RGB-составляющих. Например, если пиксель ярко-желтый, то его красная (R) и зеленая (G) составляющие будут интенсивными, а синяя (B) — нет. Поэтому «темная составляющая» для данного пикселя будет очень слабой, практически черной.

Если же данный пиксель относится к участку снимка, покрытого дымкой, он, вероятнее всего, будет близок к одному из оттенков серого. Его RGB составляющие будут примерно равны по интенсивности, и среди них не будет явного «отстающего». Такой пиксель в «темном канале» также останется серым. В итоге получается, что на «темном канале» данного снимка ярко выделяются только те места, которые покрыты дымкой.

Из распределения дымки ученые получали матрицу пропускания (transmission matrix), на которой выделяются участки с различной степенью рассеивания света. При помощи другого метода — набора обученных заранее сверточных нейросетей — авторы получали карту глубины, то есть распределение объектов на снимке по удаленности от фотографа.

Окончательным этапом работы было выделение общего уровня «задымленности» воздуха на снимке. В теории принимается, что пропускание (T — transmission) и глубина (D — depth) связаны между собой экспоненциально: T = e^-K*D. В этой формуле K — искомый уровень «задымленности», который должен быть одинаковым для всех пикселей. Из-за неизбежного наличия погрешностей при обработке этот уровень все же варьировался для разных участков фотографии, поэтому ученые разработали специальный алгоритм для корректного усреднения.

Описанный метод применяли для обработки снимков, сделанных туристами в Пекине. Авторы искали корреляцию между содержанием пыли, определенным «по фотографии», и реальными данными по PM2.5 (концентрации частиц пыли или других аэрозолей размером менее 2,5 микрон). Коэффициент корреляции Спирмена для двух наборов данных составил от 40,83 до 89,05 процентов.

По мнению ученых, их метод требует доработки, однако предварительные результаты оказались удовлетворительными. В будущем авторы планирует повысить точность алгоритма, чтобы на его основе можно было создать мобильное приложение. Пользователь получит возможность определять концентрацию вредоносных аэрозолей по пейзажной фотографии.