Математичне та програмне забезпечення системи видалення артефактів з фотографій
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дисертацію виконано на 81 аркуші, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 64 найменувань. У роботі наведено 16 рисунків та 5 таблиць.
Актуальність теми. Багато фотографій мають різні артефакти, такі як шум, вибійки, ретуш, бліки тощо. Ці артефакти можуть псувати якість фотографій та вимагають виправлення. Великий обсяг наукових і технологічних досліджень у галузі обробки зображень і комп'ютерного зору робить можливим розвиток нових методів і програмного забезпечення для видалення цих артефактів.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського».
Мета і задачі дослідження. Головною метою цього дослідження є розробка та аналіз методів, які використовують математичні алгоритми та програмне забезпечення для автоматичного видалення артефактів з фотографій. Метою є покращення якості фотографій і полегшення роботи фотографів і редакторів з обробки зображень.
Задачі дослідження:
a. Аналіз і огляд існуючих методів видалення артефактів з фотографій.
b. Розробка математичного забезпечення для видалення артефактів.
c. Реалізація програмного забезпечення на основі розроблених алгоритмів.
d. Порівняння та оцінка результатів, отриманих за допомогою розробленого програмного забезпечення, з існуючими рішеннями.
e. Формулювання рекомендацій для використання розробленого програмного забезпечення в фотографії та інших областях.
Об’єктом дослідження є фотографії та методи їх обробки.
Предметом дослідження є математичні та програмні методи видалення артефактів з фотографій, таких як шум, вибійки та інші дефекти.
Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: методи проектування систем Data Science, методи машинного та глибинного навчання, методи цифрової обробки сигналів та теорії прийняття рішень.
Наукова новизна одержаних результатів складається з таких положень:
- Дістав подальшого розвитку підхід до реставрації старих фотографій на основі глибинного навчання із використання тридоменного перетворення.
Практичне значення одержаних результатів. Запропоновані модифікації підходу до видалення артефактів із старих фотографій дозволяє оброблювати та отримувати непогані результати навіть для нечітких знімків.
Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено на XVІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК-2023» (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) та опубліковані у збірнику тез за результатами конференції.
Публікації: Результати дисертації викладено в 1 науковій праці, у тому числі:
- у тезах «Підхід до реставрації фотографій на основі глибокого навчання» на XVI конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК-2023».
Опис
Ключові слова
видалення артефактів, обробка зображень, ретуш фотографій, глибинне навчання, алгоритми видалення артефактів, математичні моделі обробки фотографій, відновлення зображень, artifact removal, image processing, photo retouching, deep learning, artifact removal algorithms, mathematical models of photo processing, image restoration
Бібліографічний опис
Юр'єва, К. Г. Математичне та програмне забезпечення системи видалення артефактів з фотографій : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Юр'єва Ксенія Геннадіївна. – Київ, 2024. – 100 с.