ИСТИНА

В работе предложен метод цветовой адаптации изображений аншлифов геологических образцов для использования раннее обученной нейросетевой модели, осуществляющей сегментацию минералов. Одной из трудностей в применении моделей автоматической сегментации минералов является неоднородность данных. Разработанный алгоритм призван решить эту проблему и позволяет приблизить цветовые и яркостные характеристики изображений к значениям на снимках аншлифов, раннее использованных при обучении нейросетевой модели. Метод цветовой коррекции основан на векторном представлении цветового пространства. Извлеченные из изображения при помощи полной маски сегментации цвета определенных минералов составляют матрицу цветового пространства. Задача цветокоррекции сводится к поиску матрицы перехода от одного цветового пространства к другому и решается численно методом наименьших квадратов. Алгоритм цветовой коррекции отличается высокой скоростью работы (полная обработка одного изображения занимает порядка 10 секунд) и возможностью обучения на небольшом количестве данных. Результаты экспериментов показали, что цветовая адаптация изображений с помощью разработанного метода существенно повышает качество нейросетевой сегментации минералов. Работа выполнена при поддержке междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ имени М. В. Ломоносова "Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект".