ФИЛЬТРАЦИЯ ОДИНОЧНЫХ ЗАТУМАНЕННЫХ/ЗАДЫМЛЕННЫХ
ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЗИКО-ИНФОРМИРОВАННОГО СВЕРТОЧНОГО АВТОЭНКОДЕРА 

Алина Вадимовна Кожевникова, студентка кафедры вычислительной техники, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), alina.kozhevnikova28@mail.ru
Максим Александрович Митрохин, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной техники, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40),  mmax83@mail.ru

Актуальность и цели. Туман и дым можно считать одними из наиболее фундаментальных явлений, вызывающих ухудшение видимости на изображениях, полученных в естественных условиях. Существует множество подходов к удалению тумана и дыма, и в большинстве из них был достигнут значительный прогресс. Поднимается проблема фильтрации затуманенных/задымленных изображений c использованием технологий нейронных сетей. Материалы и методы. Предложенный метод основан на физико-информированном сверточном автоэнкодере. Для достижения наилучших результатов в фильтрации изображений в функцию потерь был интегрирован метод черного канала. Модель обучалась на синтетически и естественно полученных парах чистых и затуманенных/задымленных изображений, сделанных в помещении и на улице. Проводилось сравнение эффективности работы разработанного метода с подходами AOD-net, CAP и Dehaze-Net. Результаты. Установлено, что разработанный в рамках исследования алгоритм способен фильтровать туман/дым даже самой высокой плотности. В среднем по качеству фильтрации метод не уступает крупномасштабным нейронным сетям. Выводы. Предлагаемый метод может использоваться как часть автоматической системы обработки изображений, работающей в естественных условиях под воздействием атмосферных явлений. По результатам исследования принято решение о доработке параметров модели в направлении устранения проблемы осветления участков сцены изображений с изображением неба.

Ключевые слова

искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, автоэнкодер, физико-информированные нейронные сети, фильтрация затуманенных/задымленных изображений, теория черного канала

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Кожевникова А. В., Митрохин М. А. Фильтрация одиночных затуманенных/задымленных изображений с использованием физико-информированного сверточного  автоэнкодера // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2024. № 1. С. 139–148. doi: 10.21685/2227-8486-2024-1-10