Ученые из Самарского университета имени Королева в сотрудничестве с коллегами из Москвы, Германии и Канады создали нейросетевой метод, который повышает точность цветопередачи цифровых камер.
Впервые в мире они использовали для точной обработки изображений новый класс нейронных сетей, что позволило достичь более высоких показателей качества цвета по сравнению с использованием традиционных методов.
«Специалисты Института искусственного интеллекта Самарского университета имени Королева создали новую технологию, которая повышает точность цветопередачи цифровых камер. Данная работа была выполнена в сотрудничестве с коллегами из Москвы, Вюрцбурга (Германия) и Йорка (Канада). Для автоматической обработки изображений, получаемых с камеры, ученые впервые в мире применили сети Колмогорова-Арнольда (KAN) — это новый класс нейронных сетей, который позволит нейросетевым методам превзойти классические по качеству обработки цвета», — говорится в сообщении.
Согласно информации университета, сети Колмогорова-Арнольда (KAN) основаны на изобретении советских математиков и могут стать альтернативой традиционным нейросетям MLP (многослойный перцептрон), которые широко применяются в современных системах компьютерного зрения и больших языковых моделях. Разработанный подход, получивший название cmKAN, был представлен на международной конференции IEEE International Conference on Computer Vision, прошедшей в октябре 2025 года на Гавайях. Технологию испытали на нескольких классах задач по обработке цветных изображений, и результаты показали, что разработка в среднем на 37,3% превосходит методы улучшения цветопередачи, использующиеся мировыми производителями смартфонов и цифровых камер.
«Несмотря на значительные успехи нейросетевых методов практически во всех областях компьютерного зрения, точная обработка цвета оставалась уделом классических алгоритмов. Нам удалось устранить разрыв между классическими и нейросетевыми алгоритмами обработки цвета и создать универсальный нейросетевой подход сопоставления цветов cmKAN, который позволяет более точно сравнивать и корректировать цвета изображения в автоматическом режиме. Мы теоретически продемонстрировали, что сети Колмогорова-Арнольда наиболее эффективно отражают нелинейные преобразования цвета», — пояснил профессор, директор Института искусственного интеллекта и руководитель центра «Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем» Самарского университета Артем Никоноров.
Фото: hi-tech.mail.ru