Шкурат, Оксана СергіївнаКаснер, Максим Юрійович2024-01-312024-01-312024Каснер, М. Ю. Метод та програмне забезпечення для кольоризації зображень у відтінках сірого : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Каснер Максим Юрійович. — Київ, 2024. — 114 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64143Сучасні нейромережеві технології перетворення зображень ґрунтуються на застосуванні моделей згорткових нейронних мереж. Такий підхід є ефективним для автоматизації процесів, але має свої обмеження щодо точності колоризації та процесу навчання. Тому створення ефективного методу та відповідного програмного забезпечення колоризації растрових зображень у відтінках сірого залишається актуальною задачею. У магістерській дисертації представлене дослідження використання моделей згорткових нейронних мереж для колоризації зображень у відтінках сірого. Запропоновано метод колоризації на основі моделі U-Net, що містить етап передоброблення зображення – квантування рівнів сірого для навчання та роботи нейронної мережі, та етап постоброблення – застосування функції нормалізації та сигмоїдної функції активації до результатів згорткових шарів мережі. Для розроблення програмного забезпечення, що реалізує запропонований метод колоризації зображень у відтінках сірого, було використано мову програмування Python, бібліотеки TensorFlow, NumPy, Flask. Використання запропонованого методу, згідно з дослідженнями, дозволяє збільшити ефективність навчання моделі та точність колоризації зображень на понад 3%. Тому впровадження запропонованого методу колоризації зображень здатне покращити якість колоризованих зображень і може використовуватися в системах комп’ютерного зору як модуль попереднього оброблення зображень.114 c.ukколоризація зображеньзгорткова нейронна мережамашинне навчаннязображення у відтінках сірогоквантування рівнів сірогоimage colorizationconvolutional neural networkmachine learninggrayscale imagesgray level quantizationMaster Thesis004.42.004.932