Тип семинара: Доклад по материалам подготовленной диссертации на соискание степени к.т.н.

Тема: Предварительная обработка изображений для компенсации зрительных аномалий

Докладчик: Аль-Казир Нафее Башар, выпускник аспирантуры НИУ ВШЭ, младший научный сотрудник лаборатории №11 «Зрительные системы» ИППИ РАН

Аннотация: 

В докладе будут представлены результаты диссертационного исследования, посвящённого персонализированной предкомпенсации изображений для людей с рефракционными аномалиями зрения. Предкомпенсация заключается в предварительном программном преобразовании изображения с учётом оптических характеристик глаза таким образом, чтобы после искажения оптической системой глаза воспринимаемое изображение было максимально близко к исходному.

Основная сложность состоит в том, что результат точной предкомпенсации в общем случае выходит за пределы динамического диапазона дисплея: часть значений превышает максимально доступную яркость, а часть принимает отрицательные значения. Если превышение верхней границы в ряде случаев можно компенсировать преобразованием яркости, то отрицательные значения не имеют физического аналога и потому не могут быть представлены на дисплее.

Анализ существующих работ показал отсутствие общепринятого бенчмарка для количественной оценки алгоритмов предкомпенсации. В работе разработан такой бенчмарк, включающий набор данных SCA-2023 с категоризированными тестовыми изображениями и обширным набором функций рассеяния точки глаза, моделирующих различные степени рефракционных аномалий. Отдельное внимание уделено выбору метрик качества: впервые проведена их психофизическая оценка для задачи предкомпенсации, позволившая определить, насколько оценки метрик соответствуют предпочтениям человека при сравнении различных результатов предкомпенсации.

Предложен универсальный способ адаптации нейронных сетей, предназначенных для неслепой деконволюции, к задаче персонализированной предкомпенсации. Применимость подхода продемонстрирована на трёх различных архитектурах — USRNet, DWDN и KerUnc. Полученные адаптированные сети универсальны по отношению к целевой метрике качества, что позволяет использовать новые функции потерь по мере развития методов оценки качества без изменения архитектуры сети. В психофизическом исследовании USRNet-PC получила статистически значимое предпочтение испытуемых по сравнению с методом Гюзеля — наиболее сильным из существующих методов предкомпенсации.

Дата: 24 сентября, 15:00

Место: ауд. 307 ИППИ РАН

Время: 15.00

Семинар открытый, приглашаются все желающие!