Какие существуют методы коррекции данных в системах компьютерного зрения?

Некоторые методы коррекции данных в системах компьютерного зрения:

• Коррекция дисторсии с использованием модели камеры. injoit.ru Метод основан на применении математической модели камеры для компенсации геометрических искажений, которые возникают при оптической записи изображения. injoit.ru Процесс коррекции начинается с калибровки камеры, в ходе которой определяются параметры модели, включая коэффициенты искажения. injoit.ru
• Коррекция дисторсии на основе обработки изображений (метод авто-калибровки). injoit.ru Метод ориентирован на применение алгоритмов обработки изображений для обнаружения и коррекции геометрических искажений без явного использования модели камеры. injoit.ru Подходит для сценариев, где сложно или невозможно точно описать оптические характеристики камеры или когда они динамически изменяются. injoit.ru
• Методы глубокого обучения, в частности нейронные сети, для обнаружения и коррекции дисторсии. injoit.ru Нейронные сети обучаются на больших наборах данных изображений с предварительно известными параметрами дисторсии, что позволяет им эффективно обобщать и корректировать дисторсии на новых изображениях. injoit.ru
• Фильтрация. www.ultralytics.com Применяется для снижения уровня шума в изображении путём сглаживания вариаций и искажений. www.ultralytics.com Некоторые распространённые фильтры включают гауссовы фильтры для размытия и медианные фильтры для удаления шума типа «соль и перец», который выглядит как случайные белые и чёрные пиксели. www.ultralytics.com
• Обнаружение краёв. www.ultralytics.com Используется для определения границ объектов на изображении путём обнаружения резких изменений в интенсивности пикселей. www.ultralytics.com
• Пороговая обработка. www.ultralytics.com Заключается в преобразовании полутонового изображения в двоичное путём установки порогового значения. www.ultralytics.com Пиксели, которые находятся выше порога, становятся белыми (1), а те, что ниже, — чёрными (0). www.ultralytics.com