Автоматизированная система колоризации полутонового изображения
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
µльно выше, чем у изображений, получаемых с помощью старого оборудование. Но зачастую информационная ценность старых изображений выше, чем у новых. В связи с этим требуется преобразование старой информации в новый формат.
Одной из проблем старых изображений является отсутствие цвета на них. Ручная обработка изображений требует работы квалифицированных работников и большие затраты времени. Такой класс сложности выполняемой деятельности можно отнести к классу 3.1.
В рамках дипломного проектирования была разработана система, использующая современные алгоритмы работы с изображением и разработки в области искусственного интеллекта позволяют решить задачу автоматизированной колоризации (пункт 1.2 дипломного проекта). В результате применения разработанной системы можно значительно сократить время напряженного труда за счет автоматизации процесса колоризации отдельных областей изображения, что раньше выполнялось пользователем. Система выполняет следующие основные функции:
-колоризация полутонового изображения;
-обучение нейронных сетей на реальных изображениях;
-сохранение результирующего изображения в файл.
К задачам пользователя при работе с нейронной сетью следует отнести:
-определение структуры нейронной сети, включающее задание числа нейронов скрытого слоя и выбора функции активации;
-ведение справочников нейронных сетей, предназначенных для колоризации изображений;
-выбор изображений, сети для колоризации и выполнение запуска процесса;
-оценка результата работы нейронной сети.
В разработанной системе существует 2 класса пользователей: Эксперт и пользователь. Эксперт должен обладать минимальным объемом знаний о нейронных сетях, уметь правильно выбирать параметры обучения и отслеживать сам процесс обучения. Пользователь системы пользуется готовым решением - обученная нейронная сеть. Это означает, что пользователя при работе с системой не интересует ни форма представления данных, ни структура их хранения и работы.
Требования к квалификации человека, работающего с системой, ниже, чем к работкам ручной обработки изображений. Таким образом, разработанную систему можно отнести ко 2 классу по сложности выполняемой деятельности.
Система адаптировала большую часть полезных свойств аналогов: возможность выбора области колоризации, выбор шаблона колоризации. Но в отличие от аналогов (смотреть раздел 1.3 главы 1 дипломного проекта), система способна работать с несколькими изображениями одного класса одновременно, систему можно обучать, в качестве шаблонов используются обученные модели нейронной сети, что делает ее более расширяемой и перспективной.
3.2.2 Восприятие сигналов (информации) и их оценка
При работе с системой пользователю предлагается работать с небольшим количеством объектов: изображение и выбранные нейронные сети. Эксперт системы работает со справочником нейронных сетей и процессом обучения сети. Разработанная система предоставляет информативный интерфейс, для решения возникающих вопросов разработана специальная справка. Пользователь может выполнить высокоинформативные действия простейшим нажатием одной кнопки. Для вывода информации в системе используются текстовые сообщения, диалоговые окна с выбором решения. Наиболее важная информация представляется в форме графиков и изображений.
От пользователя требуется восприятие информации с последующим выбором действия и подтверждения своих действий, т.е. данная деятельность относится к классу 2.
3.2.3 Распределение функций по степени сложности задания
Трудовая деятельность характеризуется распределением функций между работниками. Чем больше функций наложено на работника, тем выше напряженность труда этого работника.
Колоризация изображения включает в себя сложные задачи, выполнение которых требует большое число расчетов и ресурсов. Важным фактором является затрата временных ресурсов, которые требуются на выполнение длительных операций. Поэтому необходимо автоматизировать по возможности наибольшее количество шагов, необходимых на выполнение колоризации.
Функции, возложенные на систему, перечислены в пункте 1.2 главы дипломного проекта. Система предназначена для восстановления цвета монотонного полутонового изображения с помощью обученной нейронной сети, реализующей модель многослойного персептрона. К функциям системы относятся действия, которые системы выполняет значительно быстрее, чем это может сделать человек (см. пункт 1.1). Человек выполняет действия по настройке системы и выбору изображения (см. пункт 1.1). В ходе работы эксперта система автоматизирует функцию процесса обучения системы. Система автоматизирует функцию восстановления цвета изображения при работе пользователя. Это позволяет снизить степень сложности работы пользователя до минимума.
Таким образом, с помощью разработанной системы автоматизируется примерно 85% общей работы по колоризации (включая наиболее длительную часть работы).
Контроль выполнения заданий и распределения заданий между работниками не производится. Обработка, выполнение задания и его проверка выполняется самим пользователем.
Эксперт должен вести справочник сетей и производить обучение каждой из них. Учитывая, что обучение может занимать довольно длительный промежуток времени, но при этом не требует участия человека, класс напряженности можно оценить как 2.
3.2.4 Характер выполняемой работы
Р?/p>