МОДИФІКОВАНА МОДЕЛЬ ФІЛЬТРАЦІЇ ШУМУ НА ЗОБРАЖЕННЯХ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ - Мухін, Вадим; Линовський, Андрій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2024)
Останнім часом відзначається значний прогрес у застосуванні глибокого навчання, зокрема з використанням згорткових нейронних мереж (CNN), для вирішення завдань зниження рівня шуму на зображеннях. Цей прогрес стимульований винятковою продуктивністю CNN у сфері обробки зображень. Проте слід відзначити, що CNN переважно застосовуються до роботи з гаусівським шумом, і наразі спостерігається мала кількість робіт для ефективного зниження рівня шуму солі і перцю (SAP). Однією зі стратегій вирішення проблеми з зашумленими зображеннями є розробка ефективних моделей глибокого навчання, які спеціалізуються на роботі з SAP шумом. У цій статті відбувається розгляд можливого покращення запропонованої моделі SeConvNet. Запропонована мережа створена для зменшення над зашумлених зображень так званим SAP шумом. Salt-and-pepper noise — одна з форм шуму, яка зустрічається на зображеннях. Цей шум являє собою чорні і білі пікселі, що випадково виникають. Оскільки в наш час тема зменшення шуму в зображенянь є досить актуальною, особливо за відсутності достатньої кількості моделей, які працюють саме з SAP шумом, в цій статті запропоновано блок для можливого покращення роботи існуючої моделі. Результати цього дослідження показують перспективність розвитку напрямку покращення оригінальної моделі, яка в свою чергу може бути корисною для широкого кола застосувань, включаючи медичну діагностику, а також будь-які області, де обробка зображень має значення для визначення точних результатів. Впровадження запропонованих покращень може позитивно вплинути на обробку зображень з SAP шумом, оскільки моделей, які вирішують дану проблему не багато. Модель навчалася на відомому датасеті BSD68, що сприяє об’єктивному оцінюванню результатів. У статті також наведено аналіз існуючих моделей, які націлені на роботу з SAP шумом.