ivdon3@bk.ru
В данной работе было проведено исследование существующих классических и нейросетевых методов борьбы с зашумлениями в системах компьютерного зрения. Несмотря на то, что нейросетевые классификаторы демонстрируют высокую точность, добиться устойчивости на зашумленных данных не удается. Рассмотрены методы улучшения изображения на основе билатерального фильтра, гистограммы ориентированных градиентов, интеграции фильтров с Retinex, гамма-нормальной модели, комбинировании темного канала с различными инструментами, а также изменения в архитектуре сверточных нейронных сетей путем доработки или замены ее компонентов и применимости ансамблей нейронных сетей.
Ключевые слова: обработка изображений, фильтрация изображений, машинное зрение, распознавание образов