ivdon3@bk.ru
В работе рассматривается задача цифровой реставрации монументальной живописи путем восстановления утраченных цветовых фрагментов. Предлагается вариационная модель, иллюстрирующая двухэтапный подход: сегментация изображения с выделением поврежденных участков с помощью свёрточной нейронной сети архитектуры U-Net и восстановление цвета в выделенных зонах с помощью свёрточного автоэнкодера в пространстве CIELAB. Описаны особенности применения обсуждаемых нейросетей, методика подготовки данных и параметры обучения. Результаты демонстрируют, что предложенный подход обеспечивает достоверное выделение дефектных областей и высокую точность восстановления цвета при сохранении художественной стилистики оригинала. Обсуждаются ограничения предложенного подхода и возможные направления его дальнейшего развития.
Ключевые слова: вариационная модель, монументальная живопись, цифровая реставрация, сегментация изображений, свёрточные нейронные сети, восстановление цвета, свёрточный автоэнкодер, пространство CIELAB