В исследовании представлена легковесная нейросетевая архитектура для автоматической коррекции цветовой гаммы изображений. Несмотря на прогресс в области автоматической коррекции, многие методы сталкиваются с различными ограничениями. В данной работе мы предлагаем легковесный подход цветовой коррекции изображений, который включает в себя обучение параметров для дифференцируемых фильтров и их последующее применение. Кроме того, вводится новое преобразование на основе свертки с универсальными ядрами. Сравнительный анализ с конкурирующими методами выявил легковесность подхода (содержание всего 47 тысяч обучаемых параметров) и высокую производительность. Работа также подчеркивает применимость сверточных фильтров с универсальными ядрами в контексте коррекции цветовой гаммы изображений.
Назаренко А.А. (науч. рук. Михайлова Е.Г.) Легковесная модель коррекции цветовой гаммы изображений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/12426