Российские исследователи разработали метод повышения точности цветопередачи цифровых камер

Команда Самарского университета имени Королёва представила систему, которая позволяет цифровым камерам формировать изображение с улучшенной цветопередачей. Проект выполнен совместно со специалистами из Москвы, Германии и Канады. Результаты представили на конференции IEEE по компьютерному зрению, проходившей в октябре 2025 года на Гавайях.

В основе метода лежит использование сетей Колмогорова-Арнольда — математической модели, предложенной советскими исследователями в середине XX века. Этот тип нейронных сетей отличается от классических перцептронов способом представления данных и способен описывать сложные зависимости между параметрами изображения. В Самарском университете применили этот подход к задаче обработки цвета.

Разработанный алгоритм, получивший название cmKAN, выполняет анализ цветовых данных всего изображения и формирует скорректированную версию. По данным университета, результаты испытаний показали увеличение точности цветопередачи в среднем на 37,3% по сравнению с существующими методами, используемыми в современных камерах и смартфонах.

Руководитель Института искусственного интеллекта Самарского университета Артём Никоноров отметил, что управление цветом осуществляется с учётом нелинейных преобразований. По его словам, это позволяет достичь стабильной обработки изображения при меньших вычислительных затратах.

В настоящий момент система проходит тестирование на различных типах данных, включая фотографии и видеопотоки. Авторы проекта рассматривают возможность применения технологии в фото- и видеооборудовании, а также в системах наблюдения, медицинской визуализации и робототехнике.