Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
##common.pageHeaderLogo.altText##
Известия ЮФУ
Технические науки
  • Текущий выпуск
  • Предыдущие выпуски
    • Архив
    • Выпуски 1995 – 2019
  • Редакционный совет
  • О журнале
    • Официально
    • Основные задачи
    • Основные рубрики
    • Специальности ВАК РФ
    • Главный редактор
English
ISSN 1999-9429 print
ISSN 2311-3103 online
  • Вход
  1. Главная /
  2. Найти

Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найден один результат.
  • МЕТОДИКА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

    Г. А. Хришкевич , Д.А. Андреев , Л.В. Мотайленко , Ю.В. Бруттан , О. Н. Тимофеева
    2025-01-07
    Аннотация ▼

    Задача восстановления утраченных фрагментов монументальной живописи является акту-
    альной в контексте сохранения объектов культурного наследия. Современные технологии искус-
    ственного интеллекта, включая свёрточные нейронные сети (СНС), значительно расширяют
    возможности реставрации, позволяя автоматизировать сложные процессы восстановления изо-
    бражений. В частности восстановление утраченных элементов фресок требует точных инстру-
    ментов анализа, которые могут предсказать недостающие фрагменты с минимальными ошиб-
    ками, сохраняя художественный стиль оригинала. Целью данного исследования является разра-
    ботка методики автоматизированного восстановления утраченных фрагментов изображений
    монументальной живописи с использованием СНС (на примере фресок). Обозначенная цель дос-
    тигнута путём решения следующих задач: получение изображений фресок с использованием со-
    ответствующих методологических и технических средств, применение архитектуры U-Net для
    сегментации и реконструкции изображений, прогнозирование утраченных участков на основе
    анализа цветовых характеристик. Метод фотограмметрии и спроектированное приспособление,
    которые были использованы для осуществления многоракурсной съёмки, обеспечили получение
    высококачественных исходных данных для последующей обработки. Адаптация архитектуры
    U-Net применительно к задаче сегментации изображений доказала свою эффективность при вы-
    делении ключевых структурных элементов фресок, что поспособствовало точной реконструкции
    утраченных областей. Для прогнозирования утраченных участков проводился анализ цветовых
    характеристик в системе HSL, что позволило СНС предсказывать недостающие цвета с высокой
    степенью точности. Краткие выводы исследования показывают, что предложенная методика
    позволяет восстановить как форму, так и цвет утраченных фрагментов фресок. Предложенную
    методику планируется использовать для реставрации произведений искусства других типов, что
    делает её перспективной для дальнейших исследований.

1 - 1 из 1 результатов

links

Для авторов
  • Подать статью
  • Требования к рукописи
  • Редакционная политика
  • Рецензирование
  • Этика научных публикаций
  • Политика открытого доступа
  • Сопроводительные документы
Язык
  • English
  • Русский

journal

* не является рекламой

index

Индексация журнала
* не является рекламой
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Адрес редакции: 347900, г. Таганрог, ул. Чехова, д. 22, А-211 Телефон: +7 (8634) 37-19-80 Электронная почта: iborodyanskiy@sfedu.ru
Публикация в журнале бесплатна
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.
logo Сайт разработан командой ЦИИР