Моделі відновлення зображень на основі методів виявлення країв засобами глибокого навчання

Abstract

Мета роботи - підвищення ефективності процесу відновлення зображень шляхом інтеграції механізмів глибинного виявлення країв у генеративну архітектуру методики навчання моделі. Об’єкт дослідження - процес відновлення пошкоджених або частково відсутніх фрагментів цифрових зображень. Предмет дослідження - моделі та методи реконструкції зображень на основі глибинних нейронних мереж із використанням алгоритмів виявлення країв. Результати дослідження В роботі розроблено і формалізовано архітектуру вдосконаленого алгоритму, що передбачає попереднє виділення структурних меж об’єктів і подальше контекстно-орієнтоване заповнення відсутніх фрагментів зображення Висновок Досліджено та реалізовано експериментальну модель удосконаленого алгоритму EdgeConnect із інтегрованим модулем HED для покращеного виявлення структурних меж зображень.