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Introducción: presentando el desafío y la solución combinada
El vasto océano, con sus ecosistemas vitales y procesos ecológicos cruciales, sigue siendo un territorio en gran medida inexplorado visualmente.
La exploración visual es fundamental para desentrañar sus misterios, pero se enfrenta a un obstáculo inherente: el agua misma.
Al propagarse bajo el mar, la luz se atenúa y dispersa, provocando una severa distorsión del color y una notable pérdida de detalles en las imágenes convencionales.
SeaSplat promete generar imágenes de entornos submarinos con una claridad tal que da la sensación de que el agua ha sido digitalmente ‘evaporada’
Pere Vila, ex-CTO.
Este ‘velo acuático’ complica enormemente la interpretación científica y dificulta la navegación de robots submarinos.
Aunque se han dedicado décadas a mitigar estos problemas, la necesidad de técnicas más avanzadas y robustas es acuciante.
Los enfoques tradicionales de simple mejora de imagen, como ajustes de contraste o balance de color, resultan insuficientes ante la complejidad de la degradación.
La foto original se encuentra a la izquierda y la versión corregida con SeaSplat, a la derecha. Imagen: Cortesía de los investigadores de este proyecto (MIT y la Woods Hole Oceanographic Institution).
En este contexto, emerge una innovadora tecnología denominada ‘SeaSplat’, desarrollada por investigadores del MIT y la Woods Hole Oceanographic Institution.
Esta herramienta promete generar imágenes de entornos submarinos con una claridad tal que da la sensación de que el agua ha sido digitalmente ‘evaporada’.
Este avance se basa en la sinergia de dos componentes: por un lado, la potencia del ‘3D Gaussian Splatting‘ (3DGS), una técnica vanguardista para crear representaciones tridimensionales; por otro, la integración de un modelo físico que describe con precisión cómo la luz interactúa con el medio acuático. Juntos, abren una nueva ventana a la observación submarina.
3D Gaussian Splatting: reconstruyendo mundos tridimensionales
Para comprender la magia detrás de SeaSplat, primero debemos conocer uno de sus pilares fundamentales: el ‘3D Gaussian Splatting’ (3DGS).
Esta es una técnica relativamente reciente en el campo de la gráfica computacional y la visión por ordenador, diseñada para crear representaciones tridimensionales de escenas y generar vistas nuevas de ellas con una eficiencia y calidad visual notables.
A diferencia de métodos más tradicionales que emplean mallas poligonales complejas, 3DGS modela una escena 3D utilizando una colección de elementos más simples y flexibles: las gaussianas tridimensionales.
Cada una de estas gaussianas funciona como una especie de ‘pincelada’ suave y translúcida en el espacio 3D.
Se define por varios parámetros clave: su posición central (media µ), su forma y extensión (matriz de covarianza Σ), su opacidad (o cuán sólida o transparente es), y su color (c), que además puede variar según la dirección desde la que se mire, gracias al uso de armónicos esféricos.
Para generar una imagen 2D desde un punto de vista específico, estas gaussianas 3D se proyectan sobre el plano de la imagen y se organizan según su profundidad para luego combinarse de manera ordenada, creando el color final de cada píxel.
Esta aproximación permite entrenar modelos de escenas 3D completas de forma rápida y renderizarlas en tiempo real.
Sin embargo, 3DGS por sí solo, aunque potente en entornos terrestres, enfrenta grandes dificultades bajo el agua, ya que no está diseñado para lidiar con las severas distorsiones lumínicas del medio acuático.
El modelo físico del océano: decodificando la luz subacuática
Aquí entra en juego el segundo componente crucial de SeaSplat: la integración de un modelo físico que describe cómo la luz se comporta al viajar por el agua.
Este no es un añadido superficial, sino el elemento que permite a 3DGS ‘ver’ con claridad en las profundidades.
El problema con la luz bajo el agua radica principalmente en dos fenómenos: la atenuación, que es la pérdida progresiva de intensidad y el cambio de color de la luz (los rojos desaparecen primero); y la retrodispersión, que es la luz esparcida por partículas en el agua y reflejada hacia la cámara, creando un efecto de neblina que oculta los detalles.
SeaSplat incorpora una formulación matemática de estos procesos.
Una ecuación comúnmente utilizada, y referenciada en el contexto de SeaSplat, que combina la imagen degradada que captura la cámara con un factor que representa cómo la señal directa del objeto se atenúa con la distancia, un segundo factor que representa cómo la señal directa del objeto se atenúa con la distancia junto con un tercer factor que representa como la retrodispersión modela la luz.
3DGS se transforma en una herramienta capaz de restaurar el color verdadero y la geometría precisa de los entornos submarinos
Al integrar este modelo en el proceso de optimización de 3DGS, SeaSplat no solo aprende cómo es la escena 3D, sino también como se comportan y que efecto tienen los parámetros del agua.
Esta capacidad de ‘desenredar’ la contribución de la escena de la del agua es lo que transforma a 3DGS en una herramienta capaz de restaurar el color verdadero y la geometría precisa de los entornos submarinos.
Resultados deslumbrantes: viaje al color verdadero submarino
La verdadera prueba de SeaSplat reside en sus resultados.
Al aplicar esta combinación de 3D Gaussian Splatting y modelado físico del agua a conjuntos de imágenes submarinas -capturadas típicamente por buzos o vehículos desde múltiples ángulos- la herramienta genera ‘mundos’ tridimensionales vibrantes y en color verdadero.
La combinación de 3D Gaussian Splatting y modelado físico del agua a conjuntos de imágenes submarinas -capturadas típicamente por buzos o vehículos desde múltiples ángulos- la herramienta genera ‘mundos’ tridimensionales vibrantes
Lo más impactante es que los objetos dentro de estas reconstrucciones 3D retienen su color auténtico de manera consistente, sin importar desde qué ángulo o distancia virtual se observen.
Esto contrasta radicalmente con la experiencia visual directa bajo el mar, donde los colores se desvanecen y cambian con la perspectiva.
Para lograrlo, SeaSplat analiza cada píxel de las imágenes de entrada y, basándose en su modelo físico, cuantifica la distorsión por atenuación y retrodispersión para luego ‘eliminarla’ virtualmente.
El sistema aprende simultáneamente la escena 3D y los parámetros del agua mediante una sofisticada función de pérdida que incluye restricciones específicas para el dominio submarino, como la suavidad esperada de la retrodispersión o la hipótesis del ‘mundo gris’ para un balance de color natural.
Los investigadores han validado SeaSplat utilizando diversos conjuntos de datos, incluyendo imágenes del lecho marino de lugares como las Islas Vírgenes de EE. UU., el Mar Rojo y el Caribe, demostrando una superioridad cuantitativa en métricas como PSNR y SSIM frente a métodos anteriores, incluyendo adaptaciones de NeRF para el agua y el 3DGS estándar.
Además, produce mapas de profundidad más precisos, un subproducto valioso del modelado físico.
Más allá del ejemplo: implicaciones amplias y contexto general
Las capacidades de SeaSplat para ‘evaporar’ digitalmente el agua abren un horizonte de aplicaciones que trasciende la mera mejora de imágenes.
En biología marina, por ejemplo, podría revolucionar el monitoreo de ecosistemas vulnerables como los arrecifes de coral.
La detección temprana del blanqueamiento coralino, un indicador crítico de estrés ambiental que a menudo se presenta como una decoloración sutil y difícil de apreciar en imágenes convencionales, se facilitaría enormemente al restaurar los colores verdaderos.
Esto permitiría una cuantificación más precisa de la biodiversidad y una evaluación más fiable de la salud de los arrecifes.
Simulación mediante IA de los resultados obtenidos con SeaSplat. SeaSplat en una imagen del fondo marino.
La robótica submarina también se beneficiará enormemente.
Vehículos autónomos (AUV) y operados remotamente (ROV) dependen de una percepción visual precisa para navegar, mapear e inspeccionar.
SeaSplat les proporcionaría modelos 3D más fiables y claros del entorno.
Otras áreas incluyen la arqueología marina, permitiendo la documentación detallada de naufragios y artefactos con sus colores originales; la inspección de infraestructuras submarinas como oleoductos o cables para detectar daños; y la exploración geológica del lecho marino.
La divulgación científica podría transformarse, ofreciendo al público ‘viajes virtuales’ fotorrealistas a ecosistemas y yacimientos hoy inaccesibles para la mayoría
Incluso la divulgación científica podría transformarse, ofreciendo al público ‘viajes virtuales’ fotorrealistas a ecosistemas y yacimientos hoy inaccesibles para la mayoría.
La colaboración entre instituciones como el MIT y la WHOI subraya el potencial de estas tecnologías para expandir nuestro conocimiento del mundo submarino.
Conclusión: SeaSplat, una ventana transparente al océano profundo
SeaSplat se erige como una herramienta transformadora en el campo de la imagenología submarina.
Su innovadora fusión del potente método ‘3D Gaussian Splatting’ con un riguroso modelo físico de la interacción de la luz con el agua consigue, de manera efectiva, ‘evaporar’ digitalmente el velo acuático.
Este avance representa un salto cualitativo para superar los desafíos crónicos de la atenuación y la retrodispersión que han limitado nuestra visión del mundo submarino.
La fusión del potente método ‘3D Gaussian Splatting’ con un riguroso modelo físico de la interacción de la luz con el agua consigue, de manera efectiva, ‘evaporar’ digitalmente el velo acuático
La capacidad de generar reconstrucciones 3D en color verdadero, donde los objetos revelan su apariencia intrínseca con independencia de la perspectiva, dota a científicos y exploradores de una herramienta sin precedentes.
Como señaló Yogesh Girdhar, uno de sus creadores, SeaSplat es ‘el primer enfoque que puede construir muy rápidamente modelos 3D de alta calidad con colores precisos, bajo el agua, y puede crearlos y renderizarlos rápidamente’.
Aunque persisten desafíos, especialmente en cuanto a la carga computacional para su integración en tiempo real en plataformas autónomas desconectadas, la trayectoria es prometedora.
SeaSplat no es solo una solución elegante a un problema complejo; es un paso firme hacia la anhelada ‘visión submarina transparente’, con el potencial no solo de revolucionar la investigación marina, la robótica y la arqueología, sino también de inspirar nuevas formas de ‘ver a través’ de medios opacos en otras disciplinas científicas y tecnológicas.
- NOTA: Puede ampliarse la información sobre el SeaSplat en las publicaciones del Massachusetts Institute of Technology (MIT) News y en el ‘paper’ Yang, D., Girdhar, Y., & Leonard, J. J. (2024/2025). SeaSplat: Representing Underwater Scenes with 3D Gaussian Splatting and a Physically Grounded Image Formation Model. Presentado/Publicado en IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) y arXiv.
