Библиографическое описание:Цифровая реставрация объектов монументального искусства с применением методов компьютерного зрения и машинного обучения : научное издание / А. А. Грейс, И. В. Ковалев, А. А. Ворошилова. - Текст : непосредственный // Современные инновации, системы и технологии. - 2024. - Т. 4, № 4. - С. 254-277. - ISSN 2782-2818, DOI 10.47813/2782-2818-2024-4-4-0254-0277.
Аннотация:В статье исследуется возможность применения библиотеки OpenCV (реализованной на языке программирования Python) для цифровой реставрации объектов монументального искусства. В работе представлены методы анализа изображений и восстановления поврежденных элементов объектов с использованием алгоритмов обработки изображений, доступных в компьютерном зрении и машинном обучении, применяемые в системах поддержки принятий решений. Авторы рассматривают процесс создания интеллектуальной системы, предназначенной для обработки изображений, начиная с предварительной обработки и сегментации до финальной реставрации, векторизации. Обсуждаются преимущества и ограничения использования OpenCV в контексте цифровой реставрации, а также возможности дальнейшего развития применяемого подхода. Результаты цифровой реставрации и векторизации тематических сграффито на здании филиала Хакасэнерго в г. Абакане демонстрируют эффективность применения программы, которая в дальнейшем может быть полезным инструментом для сохранения историко-культурного культурного наследия Енисейской Сибири.
The article investigates the possibility of using the OpenCV library (implemented in the Python programming language) for digital restoration of monumental art objects. The paper presents methods for image analysis and restoration of damaged elements of objects using image processing algorithms available in OpenCV and machine learning, applied in decision support systems. The authors consider the image processing process, starting from pre-processing and segmentation to final restoration and vectorization. The advantages and limitations of using OpenCV in the context of digital restoration are discussed, as well as the possibilities for further development of the applied approach. The results of digital restoration and vectorization of thematic sgraffiti on the building of the Khakasenergo branch in Abakan demonstrate the effectiveness of the program, which can further be a useful tool for preserving the historical and cultural heritage of the Yenisei Siberia.
Ключевые слова:historical and cultural heritage, monumental art, digital restoration, vectorization, decision support systems, computer vision, openCV, machine learning, deep learning, историко-культурное наследие, монументальное искусство, цифровая реставрация, векторизация, системы поддержки принятия решений, компьютерное зрение, машинное обучение, глубокое обучение
