Duboke neuronske mreže za ispravljanje boja u slici

Sažetak na hrvatskom: Današnji digitalni fotoaparati imitiraju ljudsku sposobnost ispravljanja boja u slici pomoću implementiranih algoritama za računalnu postojanost boja u svom sustavu za obradu slike. Postoje razne metode kojima se to pokušava ostvariti, a u ovom radu je predložena metoda učenja...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:50969/Details
Glavni autor: Klanjčić, Marina (-)
Ostali autori: Lončarić, Sven (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Klanjčić, 2019.
Predmet:
LEADER 02595na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6456 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Klanjčić, Marina  |9 40245 
245 1 0 |a Duboke neuronske mreže za ispravljanje boja u slici :  |b diplomski rad /  |c Marina Klanjčić ; [mentor Sven Lončarić]. 
246 1 |a Deep Neural Networks for Image Color Correction  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b M. Klanjčić,  |c 2019. 
300 |a 41 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b diplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Obradba informacija, šifra smjera: 51, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-07-10 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Današnji digitalni fotoaparati imitiraju ljudsku sposobnost ispravljanja boja u slici pomoću implementiranih algoritama za računalnu postojanost boja u svom sustavu za obradu slike. Postoje razne metode kojima se to pokušava ostvariti, a u ovom radu je predložena metoda učenja pod nadzorom koja korištenjem dubokih konvolucijskih neuronskih mreža nad dva skupa ulaznih slika (Cube i Cube+) i njihovog kanonskog osvjetljenja (engl. ground truth) ispravlja boje u slici. Rezultati eksperimenta su pokazali visoku točnost nad skupom ispitnih slika većinom slikanih po danu (Cube), dok su se rezultati nad zahtjevnijm skupom slika, koji uključuje i slike noćnih scena (Cube+), pokazali nešto lošijima u odnosu na dosadašnje provedene metode. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: Today's digital cameras imitate human ability of color correction using implemented color constancy algorithms in their image processing system. There are a variety of methods to achieve this, and this paper suggests a supervised learning method that uses deep convolutional neural networks for image color correction on two image datasets (Cube and Cube+) and their ground truth illumination. The results of the experiment showed high precision on the Cube dataset (daily scenes), while the results obtained on a more complexed Cube+ dataset (which includes some night scenes) showed lower precision compared to the previously tested methods. 
653 1 |a postojanost boja  |a duboke neuronske mreže  |a ispravljanje boja u slici  |a konvolucijske neuronske mreže  |a procjena osvjetljenja  |a duboko učenje 
653 1 |a color constancy  |a deep neural networks  |a image color correction  |a convolutional neural networks  |a illumination estimation  |a deep learning 
700 1 |a Lončarić, Sven  |4 ths  |9 5663 
942 |c Y 
999 |c 50969  |d 50969