Методы удаления нежелательных объектов с изображений аэрофотосъемки с использованием итерационного подхода

Удаление объектов с изображений относится как к задачам, позволяющим улучшить качество изображения, например, в области восстановления поврежденных фотографий, так и к задачам повышения безопасности при удалении людей или автомобилей при обработке изображений аэрофотосъемки. При этом методы удаления нежелательных объектов обычно включают в себя два этапа: выделение объектов для удаления и восстановление текстуры на участках изображения. Первый этап может выполняться вручную пользователями, если необходимо выделить конкретные объекты, либо автоматически путем обучения модели на различных классах объектов. Задача восстановления изображения в процессе исследований решалась различными методами, основной из которых включает использование значений соседних пикселов для отрисовки в удаленных областях. В последние годы хорошие результаты показывают методы с применением глубокого обучения на основе сверточных и генеративных нейронных сетей. Целью работы является разработка метода удаления объектов с изображений аэрофотосъемки с выделением объектов вручную и отрисовкой текстуры в обрабатываемой области. В работе выполнен обзор современных методов восстановления изображений, среди которых наиболее перспективным является использование сетей глубокого обучения, а также анализ текстуры в восстанавливаемой области. Предложенный алгоритм основан на итерационном подходе при анализе соседних областей и постепенном закрашивании восстанавливаемой области текстурой с соседних пикселов с учетом веса и контуров границ. В статье выполнена оценка эффективности предложенного метода с использованием базы видеопоследовательностей, полученных с квадрокоптеров и содержащих людей и природные объекты. При этом проводилась как экспертная оценка, которая показала хорошие визуальные результаты, так и сравнение качества работы алгоритма с известными подходами по метрике PSNR, которая показала лучшие результаты при наличии сложной текстуры в сцене.