Моделювання багатоагентної системи для фільтрації шуму в зображеннях на основі алгоритмів консенсусу

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси цифрової фільтрації та відновлення зображень, що зазнали впливу випадкових завад. Предмет дослідження – моделі розподіленого консенсусу, першо двоїсті алгоритми сідлової оптимізації та багатоагентні методи денойзингу. Мета роботи – розробка децентралізованої багатоагентної системи фільтрації на основі Consensus ADMM із просторово-адаптивними картами ваг для збереження контурів та геометрії кадрів. Методи дослідження – варіаційна оптимізація, Марковські випадкові поля, методи розщеплення операторів, паралельні обчислення та ООП на мові Python. У роботі досліджено еволюцію моделей денойзингу від MRF до апарату Consensus ADMM. Розроблено архітектуру паралельного розбиття зображення на патчі з перекриттям між автономними агентами. Інтеграція внутрішнього сідлового розв'язувача Шамболля-Пока з механізмом «теплого старту» мінімізувала обчислювальні витрати. Запропонована модифікація з динамічним розрахунком локальних ваг варіації ліквідувала ефект надмірного згладжування текстур. На основі примальних і дуальних залишків виконано аналіз збіжності, оцінено інженерні компроміси за метриками PSNR і SSIM та визначено межі стійкості системи.