Семантическая сегментация воздуха в кернах с шумоподавлением и постобработкой

Представлены результаты по семантической сегментации воздуха для цифровых кернов из бетона. В качестве предобработки изображений использованы нормировка яркости и шумоподавление. Для увеличения эффективности сегментации предложен метод по сегментации в трех направлениях с последующим суммированием полученных масок и применением медианного фильтра. Полученные маски изображений обладают трехмерной структурой и могут использоваться для формирования обучающего набора данных для 3D-архитектур сверточных нейронных сетей. Также предложенный метод можно использовать для увеличения изображений в обучающей выборке при условии долгого времени разметки данных.