dipexp

数字图像处理作业（编程部分）

小作业

图像透视变换

• 读入一幅灰度图像
• 对图像进行透视变换
• 显示结果

perspective-transform.py

维纳滤波

• 读入一幅灰度图像
• 生成模糊图像：高斯模糊滤波+噪声
• 利用维纳滤波去模糊
• 显示结果

gaussian&wiener.py

图像分割

• 读入一幅图像
• 进行图像分割
  • 算法不限
  • 建议采用K-means或mean shift
• 显示结果

我选的 K-means ：image-segmentation-k-mean.py

大作业

高级图像分割

• 给定一幅图像，进行图像分割
• 要求分割结果要优于作业三

大作业可以调库，但不推荐用神经网络的方法。

我的方法是：

1. 使用felzenszwalb算法过分割图像，得到超级像素
2. 给超级像素建立相似矩阵
3. 用相似矩阵为参数进行谱聚类

superpixels+spectralcluster.py