Debesų šalinimas iš ortografinių nuotraukų naudojant giliuosius generatyvinius tinklus
Articles
Dominykas Kaminskas
Vilnius University
Published 2025-05-12
https://doi.org/10.15388/LMITT.2025.10
PDF

Keywords

gilusis mokymas
generatyviniai tinklai
difuziniai modeliai
debesų šalinimas
palydovinės nuotraukos

How to Cite

Kaminskas, D. (2025) “Debesų šalinimas iš ortografinių nuotraukų naudojant giliuosius generatyvinius tinklus”, Vilnius University Open Series, pp. 76–83. doi:10.15388/LMITT.2025.10.

Abstract

Debesys daro neigiamą poveikį Žemės stebėjimui ir palydovų užfiksuojamiems vaizdams. Šiame darbe analizuojami metodai, skirti debesų pašalinimui iš RGB (regimosios šviesos) tipo nuotraukų. Tyrimo metu 3 giliaisiais generatyviniais tinklais paremti trukdžių šalinimo metodai – CloudGAN [1], LaMa [2] ir RePaint [3] - pritaikyti debesuotam Vilniaus miesto ortografinių (palydovinių) nuotraukų rinkiniui. Šių modelių sugeneruotos nuotraukos panaudotos trejetų neuroninio tinklo apmokymui. Šalinimo metodų efektyvumui nustatyti apskaičiuotos nuotraukų panašumo metrikos. Geriausiai pasirodė LaMa modelis, pasižymėjęs savo greitaveika, siūlomu funkcionalumu ir aukštais tyrimo rezultatais.

PDF
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Downloads

Download data is not yet available.