Отрывок: Далее ко всем тестовым кадрам применялся алгоритм цветокоррекции [9], чтобы получать более правильные цвета областей цветовой шкалы. После данного шага к скорректированным изображениям применены следующие алгоритмы подавления шума: DANet [10], DANet+ [10], Uformer [11]. 4. РЕЗУЛЬТАТЫ Для каждого результата применения одной из шумоподавляющих сетей была построена метрика CIE 1976 [3] между усредненным значением цвета в ячейке цветовой шкалы на снимке и реальными з...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКоваленко А. С.ru
dc.contributor.authorДемяненко Я. М.ru
dc.coverage.spatialцветопередачаru
dc.coverage.spatialшумоподавляющие моделиru
dc.coverage.spatialподавление шумаru
dc.coverage.spatialобработка цифрового изображенияru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorКоваленко А. С. , Демяненко Я. М.ru
dc.date.accessioned2023-10-05 09:28:05-
dc.date.available2023-10-05 09:28:05-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541739ru
dc.identifier.citationКоваленко, А. С. Анализ точности цветопередачи изображений после применения шумоподавляющих моделей / А. С. Коваленко, Я. М. Демяненко // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 030722.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Analiz-tochnosti-cvetoperedachi-izobrazhenii-posle-primeneniya-shumopodavlyaushih-modelei-105988-
dc.description.abstractПодходы для восстановления изображений являются очень распространенными. Чаще всего решаются задачи увеличения разрешения изображения и подавления шума на нём. После применения алгоритма или нейросетевой модели к изображению, результат может содержать измененные цвета, поскольку происходит восстановление потерянной информации. В рамках данной работы оценивается уровень сохранения цветопередачи для результатов современных нейросетевых моделей подавления шума на изображениях.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 3 : Распознавание, обработка и анализ изображенийru
dc.titleАнализ точности цветопередачи изображений после применения шумоподавляющих моделейru
dc.typeTextru
dc.citation.spage030722ru
dc.citation.volume3ru
dc.textpartДалее ко всем тестовым кадрам применялся алгоритм цветокоррекции [9], чтобы получать более правильные цвета областей цветовой шкалы. После данного шага к скорректированным изображениям применены следующие алгоритмы подавления шума: DANet [10], DANet+ [10], Uformer [11]. 4. РЕЗУЛЬТАТЫ Для каждого результата применения одной из шумоподавляющих сетей была построена метрика CIE 1976 [3] между усредненным значением цвета в ячейке цветовой шкалы на снимке и реальными з...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1919-3_2023-030722.pdf257.97 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.