?
Определение засвеченных пикселей на изображении
С. 216–218.
В случае наличия в фотографируемой сцене слишком ярких объектов, сенсор камеры не всегда может правильно определить цвета, так как ставит в соответствие слишком ярким пикселям максимальное значение, которое сенсор способен зарегистрировать. Принято считать, что засвеченный пиксель - это пиксель у которого хотя бы один из каналов достиг максимального значения. Поэтому часто в научной литературе описание данных дополняют некоторым максимальным порогом, выше которого пиксели считаются засвеченными. Задача определения засвеченных пикселей остро встает при разработке алгоритмов определения освещения в сцене изображения. Отсутствие информации о пикселях, которые неверно регистрируют свойства сцены пагубно влияют на качество таких алгоритмов.
В книге
М.: МФТИ, 2020.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 30 October - 1 November 2024Vol. 36.: FRUCT Oy, 2024. P. 903–911.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 14-16 May 2025, Issue 1 (Full Papers)Vol. 37.: Helsinki: FRUCT Oy, 2025. P. 278–284.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Helsinki: FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Helsinki: FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya - Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Gamberov T., Safin R., Chebotareva E. и др., , in: 2025 9th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT-2025).: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025.
Представлены материалы 35-й Международной конференции «ГрафиКон 2025», проходившей на базе Поволжского государственного технологического университета.
В сборник вошли доклады участников конференции, посвященные методам и технологиям компьютерного анализа изображений, визуальной и когнитивной аналитики, 3D-реконструкции, визуальной навигации и человеко-машинного взаимодействия, виртуальной и дополненной реальности, распознавания образов и др.
Издание адресовано сотрудникам научно-исследовательских и образовательных организаций, специалистам предприятий ИТ-индустрии, аспирантам, студентам. ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Каграманян Д. Г., В кн.: ТЕЗИСЫ XXVI ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ.: [б.и.], 2025.
Исследование статистических свойств микроструктур композитных материалов проводится путем анализа микрофотографий срезов материала. Часто анализ снимков может быть ограничен из-за малого размера выборки снимков. В работе исследуется возможность создания искусственных микроструктур с помощью генеративных нейронных сетей: диффузионная сеть и GAN. Мы хотим ответить на вопрос, можно ли при помощи генеративных сетей усиливать статистические свойства исходных данных. ...
Добавлено: 8 февраля 2026 г.
Каграманян Д. Г., В кн.: ВНКСФ-29: Двадцать девятая Всероссийская научная конференция студентов-физиков и молодых учёных. Материалы конференции. Информационный бюллетень. Москва – Пушкино – Черноголовка – Дубна, 2025.: Ростов н/Д: Южный федеральный университет, 2025. С. 150–151.
Понимание природы распространения трещин играет важную роль при создании материалов из композитных сплавов. На стадии спекания крайне важно знать характеристики сплава, которые потенциально могут привести к распространению трещин. Наша цель расширить существующие методы, чтобы предоставить более подробную информацию о свойствах и характеристиках трещин. Мы предлагаем новый метод анализа трещин, основанный на современных алгоритмах и больших ...
Добавлено: 7 февраля 2026 г.
Astaf’ev A. V., Maslenkina K. S., Mikhaleva L. M. и др., Доказательная гастроэнтерология 2025
Цель исследования. Оценить эффективность модели машинного обучения (МО) с трансформерной архитектурой YOLO11 (и ее дообученной версии) для автоматизированной сегментации и детекции эозинофилов на гистологических изображениях с различным качеством фиксации, окрашивания тканей и срезов в условиях рутинной клинической практи- ки, для улучшения точности диагностики эозинофильного эзофагита (ЭоЭ).
Материал и методы. Проведен многоцентровый ретроспективный анализ гистологических изображений, полученных ме- тодом ...
Добавлено: 23 декабря 2025 г.
Пикуль А. С., Безопасность информационных технологий 2024 Т. 31 № 4 С. 116–127
Исследуется возможность применения современных архитектур компьютерного зрения для задачи обнаружения дипфейков. Рассматриваются следующие архитектуры: EfficientNet, Vision Transformer (ViT), VisionLSTM (ViL), VisionKAN и Mamba Vision. Новизна подхода заключается в применении и сравнении работы данных архитектур, а также в их объединении в парные ансамбли для повышения точности детекции дипфейков. В работе проведен эксперимент, основанный на применении нескольких ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Белаш В. А., В кн.: Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025 = И74 Information Technologies and Systems 2025 (ITS 2025) : материалы междунар. науч. конф., Минск, 19 нояб. / редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2025. – 306 с. ISBN 978-985-543-858-9.: [б.и.], 2025.
В статье исследованы современные нейросетевые подходы для восстановления трехмерной позы человека на основе двумерных данных. Рассматриваются такие нейросетевые архитектуры, как SPIN, VideoPose3D и PoseFormer. Проведен их сравнительный анализ. Выявлено, что модели, использующие временной контекст (VideoPose3D, PoseFormer), демонстрируют преимущества при анализе динамических движений по сравнению со статическими методами (SPIN). ...
Добавлено: 3 декабря 2025 г.
[б.и.], 2026.
Добавлено: 24 ноября 2025 г.
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.