Ein GIF (bewegtes Bild) vieler Korallen. Erst hat alles einen blauen Farbschimmer, wie man es unter Wasser beim Tauchen sehen würde, doch dann ändern sich die Farben, sodass alles viel bunter wird. So würden die Korallen ohne das Wasser aussehen. Am Meeresgrund liegt außerdem eine kleine Tafel, auf der verschiedene Farben abgedruckt sind.

© SCIENTIFIC AMERICAN

Mit dem Programm „Sea-Thru“ wird es möglich, die Farben der Unterwasserwelt so zu sehen, wie sie an Land aussehen würden. Zwei Wissenschaftlerinnen der University of Haifa, Derya Akkaynak und Tali Treibitz, haben das Programm entwickelt, welches mit Hilfe eines Algorithmus Farbkorrekturen bei Unterwasserbildern vornimmt. Bisher mussten Unterwasserfotograf:innen hierfür rote Objektivfilter verwenden oder die Fotografien nachträglich mit Photoshop o. Ä. bearbeiten, um den Blauschimmer des Wassers zu retouschieren. Diese Korrekturen standen jedoch in keiner exakten Korrelation zum eigentlichen Farbwert von Korallen, Fischen oder Anemonen u. a. Das neue Programm kann daher zukünftig auch der Meeresforschung nützlich sein.

In der Zusammenfassung ihres Papers erklären die beiden Wissenschaftlerinnen, dass Farben unter Wasser unterschiedlich durchdringen und reflektieren, weshalb ein einfacher Kamerafilter oder Bildbearbeitungsprogramme wie Photoshop nie ein korrektes Bild des Unterwasserlebens abzeichnen könnten. Vielmehr bestimmen der Abstand zum Objektiv und das Reflexionsvermögen des aufgenommenen Objekts, wie sich seine Farben widerspiegeln. So ist die Art und Weise, wie Sand erscheint, durch das Wasser anders moduliert als zum Beispiel die Schuppen eines Fisches.

Im folgenden Video erklärt Derya Akkaynak genauer, wie das Verfahren des „Sea-Thru“ funktioniert:

„This researcher created an algorithm that removes the water from underwater images“

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Video-Link: https://www.youtube.com/watch?time_continue=35&v=ExOOElyZ2Hk&feature=emb_logo

Quelle: https://www.youtube.com/watch?time_continue=35&v=ExOOElyZ2Hk&feature=emb_logo

Das gesamte Paper des „Sea-Tru“ findet ihr hier.

Mehr Informationen gibt es bei The Computer Vision Foundation.