ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ ДЕТЕКЦИИ ДВИЖУЩИХСЯ ОБЪЕКТОВ НА ЗАШУМЛЁННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
В работе рассматривается нейросетевой подход к очистке изображений от шумовой составляющей в виде дождя, использование которого позволит увеличить качество детекции движущихся объектов в неблагоприятных погодных условиях. В качестве архитектуры нейронной сети была выбрана генеративно-состязательная сеть. Основная идея обработки изображений с целью удаления шумовой составляющей в виде дождя заключается в том, что из исходного изображения с дождевой составляющей выбирается прямоугольная область размером 256 на 256 пикселей (выбор фрагмента осуществляется случайным образом). Далее этот фрагмент поступает на вход генератору, который осуществляет его очистку от дождевой составляющей. Далее генератор передает обработанный фрагмент на вход дискриминатору, который, в свою очередь, пытается понять является ли пришедший ему фрагмент обработанным, или эталонным. Таким образом, чем лучше работает дискриминатор, тем лучше осуществляет оценку генератор и наоборот. В работе представлено два подхода к очистке изображений от дождевой составляющей: подход для устранения дождевой составляющей в виде полос; подход для устранения дождевой составляющей в виде эффекта завесы (тумана).
Абрамов К.В., Александров К.С., Балабанова Т.Н., Бабенко А.А., Бурданова Е.А. Исследование подходов детекции движущихся объектов на зашумлённых изображениях // Научный результат. Информационные технологии. – Т. 10, №1, 2025. – С. 47-57. DOI: 10.18413/2518-1092-2025-10-1-0-5
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.