Разработан способ улучшения цветопередачи камер с помощью ИИ

САМАРА, 28 октября. /ТАСС/. Ученые из Самарского университета имени Королева совместно с коллегами из Москвы, Германии и Канады разработали нейросетевой метод повышения точности цветопередачи цифровых камер. Впервые в мире они применили для точной обработки изображений новый класс нейронных сетей, что позволило добиться лучших показателей качества цвета, чем при использовании классических методов, сообщили в пресс-службе Самарского университета.

"Ученые Института искусственного интеллекта Самарского университета имени Королева разработали новую технологию увеличения точности цветопередачи цифровых камер. Работа выполнена совместно с коллегами из Москвы, Вюрцбурга (Германия) и Йорка (Канада). Для автоматической обработки получаемых с камеры изображений ученые впервые в мире применили сети Колмогорова-Арнольда (KAN) - это новый класс нейронных сетей, который позволил нейросетевым методам обойти классические по качеству обработки цвета", - говорится в сообщении.

По информации вуза, сети Колмогорова-Арнольда (KAN) основаны на изобретении советских математиков и могут стать альтернативой для традиционных нейросетей MLP (многослойный перцептрон), широко используемых сейчас в системах компьютерного зрения и в больших языковых моделях. Разработанный подход, названный cmKAN, представили на международной конференции IEEE International Conference on Computer Vision в октябре 2025 года на Гавайях

"Несмотря на впечатляющие успехи нейросетевых методов практически во всех сферах компьютерного зрения, точная обработка цвета до настоящего времени оставалась вотчиной классических алгоритмов. Нам удалось преодолеть разрыв между классическими и нейросетевыми алгоритмами обработки цвета и разработать универсальный нейросетевой подход сопоставления цветов cmKAN, который позволяет более точно сравнивать и корректировать в автоматическом режиме цвета изображения. <.…> Нам удалось теоретически показать, что сети Колмогорова-Арнольда максимально хорошо отражают нелинейные преобразования цвета", - пояснил профессор, директор Института искусственного интеллекта и руководитель центра "Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем" Самарского университета Артем Никоноров.