|
Engineering Mathematics
Noise reduction in digital images based on original RAW files using neural networks
[Шумоподавление в цифровых изображениях на основе исходных raw кадров с использованием нейронных сетей]
A. A. Zamyshlyaeva, A. L. Kim South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
Аннотация:
В статье представлен метод шумоподавления для RAW фотоизображений, ориентированный на сохранение исходной информации и улучшение качества обработки. Цифровая обработка изображений важна для систем наблюдения и технического зрения, где качество и детализация играют ключевую роль. Предложенный метод основан на сочетании нейронных сетей UNet и HQSNet. HQSNet выполняет полуквадратичное разделение входных данных, выделяя ключевые области и снижая размерность менее значимых. UNet, в свою очередь, эффективно обрабатывает подготовленные данные, сохраняя высокую детализацию и тоновые переходы. Метод тестировался на реальных изображениях, включая сложные сцены с ночным портретом и звездным небом, демонстрируя высокие результаты по метрике MSE и экспертным оценкам. Сравнение с традиционными методами, такими как медианный и Bilateral фильтры, показало превосходство нового подхода как по качеству удаления шума, так и по сохранению деталей изображения. Преимущества метода включают сохранение динамического диапазона и возможность глубокой постобработки. Полученные результаты подтверждают его эффективность в задачах цифровой обработки, что делает разработку перспективной для применения в системах автоматического анализа и улучшения изображений.
Ключевые слова:
шумоподавление, нейронные сети, UNet, HQSNet, RAW фотоизображения.
Поступила в редакцию: 22.11.2024
Образец цитирования:
A. A. Zamyshlyaeva, A. L. Kim, “Noise reduction in digital images based on original RAW files using neural networks”, J. Comp. Eng. Math., 11:4 (2024), 64–74
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/jcem272 https://www.mathnet.ru/rus/jcem/v11/i4/p64
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 47 | PDF полного текста: | 7 | Список литературы: | 1 |
|