Научные подразделения >> Сектор №11.1 >> Задачи сектора
Наши задачи
1. Полуавтоматическое определение спектральных чувствительностей камеры
Для исследования спектральной чувствительности мы с помощью камеры снимаем изображения, выполняем спектрофотометрические измерения, формулируем задачу оптимизации для определения спектральной чувствительности камеры и программируем автоматическую процедуру определения параметров. Также с помощью этой задачи решаем вопрос автоматической детекции цветовой мишени на изображении.
2. Определение размерности пространства спектральных чувствительностей камер мобильных телефонов
Или цветовое виньетирование.
Для решения этой проблемы анализируется структура спектральных чувствительностей камеры мобильного телефона, определить насколько велика размерность пространства этих функций, используя методы анализа и снижения размерностей (например PCA).
Дополнительной задача -- рассмотрение вопроса восстановления спектральных чувствительностей камер мобильных телефонов на основе набора карт цветового виньетирования и показаний спектрофотометра. Также перед нами сейчас стоит задача проверки гипотезы, что на изображениях без цветового виньетирования цвета вдоль отрезков/прямых более однородны, чем, на изображениях с цветовым виньетированием. Если окажется, что гипотеза в общем выполняется, предстоит разработать на её основе алгоритм вычисления параметров цветового виньетирования на серии изображений.
3. Сбор, систематизация и анализ спектральных баз данных
Проблема репрезентативности - одна из ключевых проблем науки о данных. В науке о цвете ситуация осложняется еще и тем, что отбор данных осуществляется из определенных колориметрических соображений, которые диктуются той или иной задачей. Путем анализа уже существующих датасетов можно собрать набор спектров, который хорошо бы покрывал цветовое пространство sRGB. Также, другой важный результат - набор спектров источников освещения, который достаточно хорошо бы покрывал кривую распределения Планка (или, что не менее интересно, выходил бы за её пределы).
4. Исследование свойств гамутов изображений, кластеризованных по параметрам освещения
Год назад наша команда собрала самую большую базу для решения задачи оценки освещения в сцене. Благодаря ней мы можем исследовать вопрос о том как устроено освещение в сцене, насколько сложно разрабатывать алгоритмы автоматического определения параметров освещения в сцене и с какими изображениями будут проблемы. Также изучается связь оценки первичных и вторичных источников освещения в сцене с гамутом самой сцены. Для этого используется набор данных, собранный в 2020 коллегами из SFU, с помощью летающего дрона и цветовой мишени “серый шар”.
5. Восстановление характеристик объектов на фото с учетом освещения сцены
Можно ли что-то сказать об объективных характеристиках объектов на фото? И есть ли они, эти самые характеристики? Как будет выглядеть сцена при другом освещении, если всё что у вас есть - одна фотография? На эти вопросы, если постараться, можно найти ответ. Решение задачи строится на так называемых спектральных моделях и исследуются методы аппроксимации, позволяющие моделировать процессы, которые происходят в глазу человека и в системах фотоаппаратов.
На данный момент это открытая научная проблема.
|
