Самара. 28 октября. ИНТЕРФАКС - Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета имени Королёва совместно с коллегами из Москвы, Германии и Канады создали новую технологию увеличения точности цветопередачи цифровых камер, сообщает пресс-служба самарского вуза во вторник.
Для автоматической обработки изображений применялись сети Колмогорова-Арнольда. Это новый тип архитектуры нейронных сетей, созданный на основе теоремы советских математиков, который может стать альтернативой для традиционных нейросетей MLP (многослойный перцептрон), широко используемых в системах компьютерного зрения и в больших языковых моделях.
Разработка получила название cmKAN, она превосходит существующие методы улучшения цветопередачи, применяемые производителями смартфонов и цифровых камер.
"Нам удалось преодолеть разрыв между классическими и нейросетевыми алгоритмами обработки цвета и разработать универсальный нейросетевой подход сопоставления цветов cmKAN, который позволяет более точно сравнивать и корректировать в автоматическом режиме цвета изображения. Процесс работы нейросети похож на этапы работы оператора программы цветовой коррекции", - приводятся слова директора Института искусственного интеллекта и руководителя Центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем" Самарского университета им. Королёва, профессора Артема Никонорова.
Для обучения системы использовалось более 2 тыс. пар снимков с камер в различных местах и условиях съемки.
"Разработанная технология протестирована на основных задачах преобразования цветных изображений: синхронизация цветов изображений с двух различных камер; синхронизация цветов RAW-изображений различных камер; приведение RAW-изображения к итоговому, а это основная задача для любых современных камер как на смартфонах, так и профессиональных; и главное, постобработка снимков человеком. Результаты показали, что наш метод стабильно превосходит мировые аналоги в среднем на 37,3%", - цитирует пресс-служба Никонорова.
Кроме того, ученый отметил, что разработка эффективно справляется с обработкой сцен с высокой динамикой и изображений, снятых в сложных условиях, в вечернее и ночное время. В перспективе cmKAN можно будет применять при создании новых процессоров обработки изображений цифровых фотокамер, а также при автоматизации редактирования и цветокоррекции фотографий в издательском деле, полиграфии, подготовке медиаконтента, профессиональной визуализации.
Читайте также на Interfax-Russia.Ru:
