Российские ученые разработали уникальную нейросеть для улучшения цветопередачи в цифровых камерах

Современные смартфоны уже давно не циклопы по числу своих камер глаз но каждый их глаз видит мир по своему в том числе это касается и оттенков цвета на снимках у разных камер и оттенки разные Однако есть способ это исправить Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета им Королёва разработали новую технологию увеличения точности цветопередачи цифровых камер Для автоматической обработки получаемых с камеры изображений ученые впервые в мире применили сети Колмогорова Арнольда KAN это новый класс нейронных сетей Работы велись совместно с учеными из Москвы Вюрцбурга Германия и Йорка Канада Результаты тестирования показали что данная разработка получившая название cmKAN значительно превосходит различные методы улучшения цветопередачи применяемые сейчас в мире производителями смартфонов и цифровых камер Нам удалось преодолеть разрыв между классическими и нейросетевыми алгоритмами обработки цвета и разработать универсальный нейросетевой подход сопоставления цветов cmKAN который позволяет более точно сравнивать и корректировать в автоматическом режиме цвета изображения рассказал профессор Артем Никоноров директор Института искусственного интеллекта и руководитель Центра Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем Самарского университета им Королёва Подробнее об этом на сайте университета Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России в рамках Десятилетия науки и технологий Больше информации на сайте проекта Одержимы наукой

Группа ученых с участием МФТИ AIRI и ИППИ РАН разработала метод коррекции цветопередачи с помощью ИИ Исследователи предложили использовать сети Колмогорова Арнольда KAN тип архитектуры нейросетей основанный на теореме представлений советских математиков Андрея Колмогорова и Владимира Арнольда Для обучения и тестирования был подготовлен и опубликован набор данных Volga2K который содержит больше 2 тыс пар снимков с различных камер сделанных в различных местах и условиях Метод предназначен для синхронизации цветопередачи изображений сделанных с помощью разных устройств например на разных камерах смартфона Он также применяется для повышения точности цветопередачи при приведении RAW изображений к итоговому Предполагается что подход будут использовать при создании новых процессоров обработки изображений цифровых фотокамер и при автоматизации редактирования и цветокоррекции фотографий Как утверждают ученые новый метод превосходит аналоги в среднем на 37 3 В разработке кроме московских ученых принимали участие исследователи Самарского национального исследовательского университета им С П Королева Вюрцбургского Германия и Йоркского Канада университетов Источник ssau ru news 24877 razrabotka rossiyskikh i zarubezhnykh uchenykh pozvolit znachitelno uvelichit tochnost tsvetoperedachi tsifrovykh kamer

Российские учёные впервые в мире применили новый класс нейронных сетей для автоматической обработки изображений с цифровых камер Методика созданная в сотрудничестве с иностранными коллегами превзошла мировые аналоги в среднем более чем на 37 Сети Колмогорова Арнольда KAN представляют собой новый тип архитектуры нейронных сетей основанный на теореме представления Колмогорова Арнольда Он появился в 2024 году как альтернатива традиционным нейросетям используемым в компьютерном зрении и больших языковых моделях Эксперименты показали что новая нейросеть лучше известных аналогов справляется с преобразованием цветных изображений и синхронизацией цветов с разных цифровых камер В Самарском университете им Королёва уверены что их разработка найдёт применение в камерах смартфонов а также в издательском деле полиграфии подготовке медиаконтента и профессиональной визуализации Наука рф Десятилетиенауки

Чего ждать от камер завтра ИИ разгоняет качество цветопередачи Ученые Самарского университета имени Королева разработали новый способ улучшения цветопередачи цифровых камер с помощью уникального класса нейронных сетей сетей Колмогорова Арнольда KAN Это первый в мире случай применения сетей Колмогорова Арнольда для обработки изображений с целью улучшения передачи цвета Метод названный cmKAN превосходит классические техники и даже современные нейросетевые алгоритмы применяемые производителями смартфонов и камер Тесты показали что cmKAN улучшает качество цветопередачи в среднем на 37 3 по сравнению с традиционными методами Интересно что сети KAN основаны на математических разработках советских ученых Ждём появления такой технологии в устройствах

Для автоматической обработки изображений с камеры специалисты впервые использовали сети Колмогорова Арнольда KAN это новый класс нейронных сетей Применение метода позволило превзойти мировые аналоги преобразования изображений на 37 3 В исследовании участвовали ученые Самарского университета им Королёва а также специалисты из Москвы и других стран Фото ИИ технологии Наука и бизнес Елена Дружинина Оставляйте бусты