В ПГУ разрабатывают приложение для улучшения качества фото и видео
Версия для печати
Исследователи подведомственного Минобрнауки России Пензенского государственного университета создали информационный сервис, представленный в виде двух вариантов: веб-приложение и программный модуль. Этот продукт способен сделать размытое или темное изображение на фото и видео четким. Разработка найдет свое применение в системах автопилотирования, видеонаблюдения и станет отличным помощником фотографам. На разработку получено два свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ. Об этом сообщило ТАСС.
В современном мире почти каждый человек в своем арсенале имеет камеру и ежедневно снимает фото и видео. Как правило, снимки делаются на смартфон. Системы видеонаблюдения также повсеместно окружают человека. Это обеспечивает общественный порядок и безопасность. Кроме того, современные технологии, к примеру, системы автопаркинга и парктроники в автомобиле оказывают помощь водителю при парковке в сложных условиях.
Зачастую пользователи фото- и видеоаппаратуры сталкиваются с проблемой нечеткости получаемого изображения из-за погодных условий и в темное время суток. В Пензенском госуниверситете разработали информационный сервис, способный восстановить качество снимка до 90%. Разработкой занимается научный коллектив: д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой «Вычислительная техника» ПГУ Максим Митрохин и студентка магистратуры Национального исследовательского университета ИТМО Алина Кожевникова.
Один из вариантов сервиса — веб-приложение, в основе которого лежит написанная и обученная учеными искусственная нейронная сеть. Около 2 тысяч замыленных и темных изображений были включены в базу для обучения. По словам Алины, нейронная сеть на постоянной основе совершенствуется:
«Все пользовательские фото и видеокадры — это хорошее подспорье для обучения нейронной сети. Чем больше пользователей и их запросов, тем эффективнее будет работать наше приложение. Потому что оно загруженный контент не только откорректирует, но и использует для дообучения нейронной сети».
Принцип работы информационного сервиса прост. На вход нейронной сети поступает изображение. Оно конвертируется в читаемый искусственным интеллектом формат. После проходит по специально написанным алгоритмам фильтрации замыленных или осветления темных изображений.
Программа сама определяет с какими участками нужно работать. Ее модель обучалась на наборе данных затемненных изображений (разной степени) и с разной степенью туманности.
Разработка уже смогла восстановить около 500 дефектных изображений.
«Результаты тестирования показывают, что наша программа, реализованная как веб-приложение, позволяет убрать дефекты с 80–90% снимков, что повышает их визуальное качество», — рассказала Алина Кожевникова.
В настоящее время, один из вариантов информационного сервиса: веб-приложение. Оно создано для частных пользователей — для каждого из нас. Второй вариант в виде программного модуля. Он найдет широкое применение в системах автопилотирования, видеонаблюдения, автопаркинга, парктрониках. Изобретение предполагается встраивать в их программно-аппаратный комплекс.
«Такую систему можно установить в автомобиль. Например, подключить к камерам заднего вида. Это поможет в зимних условиях, когда камеру залепляет снег. Нейронная сеть отфильтрует такое изображение. Программный модуль сможет справиться и с туманом, и с потемками», — уверена изобретатель.
Отметим, разработанное приложение простое в использовании. Достаточно перейти на его сайт. Пользователю предложат осветлить изображение или отфильтровать, то есть убрать замыленные участки. После поданной команды с кадром работает нейронная сеть. Через определенное время человек увидит исправленное изображение. Веб-приложение предложит скачать его.
«Время корректировки снимка напрямую зависит от его размера», — добавила Алина Кожевникова.
Принцип работы с фото и видео — одинаковый, только видеофайл разбивается на отдельные кадры.
В планах исследователей — коммерциализировать проект: запустить ноу-хау для широкого пользования. На разработку получен грант программы Фонда содействия и развития малых форм предприятий в научно-технической сфере «УМНИК».
В настоящее время Алина также работает над усовершенствованием веб-приложения.
