(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Рейхерт, Яна Олександрівна; Кот, Анатолій Тарасович
Дипломна робота: 76 с., 14 рис., 8 табл., 14 посилань, додатки.
Об’єктом дослідження є процес автоматичного виправлення геометричних спотворень зображень (аерофотозйомка). Предметом дослідження є програмне забезпечення для корекції радіальних спотворень на основі модифікованої нейромережевої архітектури. Метою роботи є розробка модульного програмного інтерфейсу для дослідження та автоматичної корекції геометричних спотворень із використанням глибоких методів обробки зображень. У роботі здійснено огляд сучасних підходів до виправлення спотворень: класичні методи (камерне калібрування, афінні та проєктні перетворення, оптичний потік) та глибокі архітектури (ResNet/U-Net, Deformable Convolutional Networks, Thin Plate Splines, Homography Estimation via Deep Learning) . Проаналізовано переваги й недоліки існуючих рішень. Розроблено модульне програмне забезпечення на Python, що включає чотири основні компоненти. 1. Data Loader – завантаження та попередній препроцесинг зображень. 2. U-Net Engine – модифікована архітектура із чотирма рівнями енкодера/декодера та skip-зв’язками. 3. Inference – корекція спотворень із налаштуванням confidence. 4. Evaluation – обчислення PSNR та SSIM для оцінки результатів.