Согласование цветовых характеристик изображений с использованием нейронных сетей Колмогорова — Арнольда на основе гиперсетевой архитектуры

Представлен cmKAN — универсальный фреймворк для согласования цветов. Предложенный метод позволяет эффективно и точно отображать цвета входного изображения из исходного цветового распределения в целевое как в контролируемой, так и в неконтролируемой постановках.
В основе фреймворка лежит использование сплайновых возможностей сетей Колмогорова-Арнольда (KAN) для моделирования согласования цветов между исходным и целевым распределениями. В частности, была разработана гиперсеть, генерирующая пространственно-переменные карты весов для управления нелинейными сплайнами сети KAN, что обеспечивает точное согласование цветов. В рамках данной работы также представлен масштабный набор данных, состоящий из парных изображений, полученных с двух различных камер и предназначенный для оценки эффективности метода в задаче согласования цветов, создаваемых разными камерами.
Проведена оценка подхода на различных задачах согласования цветов, включая: (1) отображение из пространства RAW в RAW, где исходное цветовое распределение находится в RAW-пространстве одной камеры, а целевое — в RAW-пространстве другой; (2) отображение из RAW в sRGB, где исходное распределение находится в RAW-пространстве камеры, а целевое — в пространстве sRGB для дисплеев, что эмулирует цветопередачу процессора обработки изображений (ISP) камеры; и (3) отображение из sRGB в sRGB, целью которого является перенос цветов из исходного пространства sRGB (например, полученного с помощью ISP одной камеры) в целевое пространство sRGB (например, от ISP другой камеры).
Полученные результаты демонстрируют, что предложенный метод достигает передовых показателей (state-of-the-art) во всех рассмотренных задачах, оставаясь при этом вычислительно легковесным по сравнению с другими методами согласования и переноса цвета.