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图像细粒度分类的数字图像处理大作业——基于CUB-200-2011数据集（北京大学）

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简介：
本项目为北京大学数字图像处理课程的大作业，旨在实现图像的细粒度分类。采用CUB-200-2011鸟类数据集进行模型训练与测试，探索深度学习技术在生物分类中的应用。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类任务，使用CUB-200-2011数据集，并由北京大学提供指导和支持。

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  • 图像细粒度分类的数字图像处理大作业——基于CUB-200-2011数据集（北京大学）
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    本项目为北京大学数字图像处理课程的大作业，旨在实现图像的细粒度分类。采用CUB-200-2011鸟类数据集进行模型训练与测试，探索深度学习技术在生物分类中的应用。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类任务，使用CUB-200-2011数据集，并由北京大学提供指导和支持。
     
  • 数字图像处理大作业：基于CUB-200-2011的数据集进行图像细粒度分类项目
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    本项目为数字图像处理课程的大作业，采用CUB-200-2011数据集，旨在实现鸟类图像的细粒度分类，提升对复杂背景下的目标识别能力。 数字图像处理大作业涉及图像细粒度分类，使用CUB-200-2011数据集，在北京大学完成。
     
  • 北京交通大学数字图像处理（共三部分）
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    《北京交通大学数字图像处理》系列课程由该校资深教授团队主讲，涵盖基础理论、算法实现及应用实践三大模块，旨在系统传授学生数字图像处理的核心知识与技能。 北京交通大学开设的精品课程《数字图像处理》分为三个部分。
     
  • 北京航空航天大学数字图像处理第三次大作业-遥感图像配准
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    本作业为北航数字图像处理课程第三次大作业，重点探讨和实践遥感图像配准技术，通过算法实现不同传感器获取的影像精确对齐，提升图像分析与应用价值。 北航宇航学院数字图像处理大作业三涉及遥感图像配准，在VS2013平台上使用OpenCV 2.4.9编写完成。该作业采用SURF和SIFT算法进行图像配准，并计算旋转角度。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业
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    本项目为一门基于MATLAB软件的数字图像处理课程的大作业，涵盖了图像增强、滤波及边缘检测等多个方面，旨在提高学生在实际应用中解决图像处理问题的能力。 图像分割系统是一种用于进行边缘检测的工具。该系统主要包括噪声处理、边缘检测等功能，以实现对图像的有效分割。
     
  • 基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡
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    本项目运用MATLAB进行数字图像处理，专注于解决图像中的遮挡问题。通过算法优化和实验验证，实现被遮挡物体的有效恢复与展示。 作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，并恢复被遮挡的部分。需要处理两张图片：第一张图中的前景栏杆较窄；第二张图中大部分栏杆也较细，但有一根特别粗的栏杆。 为了实现这一目标，首先要确定哪些区域被遮挡物覆盖，即生成一个 mask。这一步通过一系列图像处理技术来完成。针对第一张图片，由于其遮挡物较为狭窄，采用了 Fast Marching Method 算法进行去遮挡操作；该算法运行速度快，并且对于窄小的遮挡效果较好，但对宽度超过15像素的宽大物体修复时会产生模糊现象。 考虑到第二张图中存在较粗大的栏杆部分，这里采用 Criminisi 算法来进行处理。Criminisi 算法虽然在计算上较为耗时，但在去除较大遮挡物方面表现优异。同时对算法进行了一些调整以提升其运行效率，并保持修复质量不受影响。 此外还设计了一个简易的用户界面方便使用可执行文件操作这些图像处理功能。鉴于去遮挡过程难以通过矩阵运算实现而只能依靠 for 循环，这使得整个程序在速度上较为缓慢。为了提高性能，在实际应用中缩小了图片尺寸以减少计算时间。
     
  • 北京大学数字图像处理课程讲义848页
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    这本《北京大学数字图像处理课程讲义》包含848页内容，涵盖了从基础理论到高级技术的全面讲解，是学习和研究数字图像处理领域的宝贵资源。 北京大学计算机研究所的《数字图像处理》课程课件共有848页，PDF版本由彭宇新编写。如果觉得这份资源不错，请给予好评。
     
  • 北京大学冈萨雷斯数字图像处理课件
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    该资源为北京大学引入的冈萨雷斯经典教材《数字图像处理》课程配套课件，内容详实，适用于对图像处理技术感兴趣的师生及研究者。 北京大学数字图像处理（冈萨雷斯）课程的PPT共有800多页。
     
  • 数字图像处理实践作业汇编—四个学期的数字图像处理大作业.zip
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    本资源为《数字图像处理实践作业汇编》，包含四个学期的数字图像处理课程设计与实验项目，涵盖多种图像处理技术及应用案例。 数字图像处理大作业合集包括四次任务： 第一项任务要求基于VC（Visual C++）开发一个多文档界面（MDI）的数字图像处理程序框架软件，并实现以下功能： - 读取、显示BMP格式的图像文件； - 实现JPG和RAW格式图像文件的读取与显示，以及这些格式与BMP之间的转换。 - 完成基本的图像操作：加法运算、求反（反转）及几何变换等处理。 - 对图像进行直方图均衡化处理。 第二项任务要求实现以下内容： - 图像的快速傅里叶变换(FFT)及其结果展示； - FFT逆向转换功能开发； 第三项任务中，需要对给定图像XY平面上边界使用傅里叶描述子表示，并用不同数量的项目重构该特征。这是一项用于描绘轮廓特性的重要参数。 第四项任务要求实现基于多种典型微分算子（至少包括Roberts、Sobel、Prewitt及Laplacian等）进行边缘检测，具体工作内容如下： - 能够读取图像文件并对其进行处理； - 输出经不同算子处理后的边缘检测结果。 - 分析比较各算法特性。
     
  • [实战]细粒度的200类鸟类图像分类
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    本项目专注于细粒度的200类鸟类图像分类研究，通过深度学习方法实现对不同种类鸟类进行精确识别与区分。 实战项目：200类鸟类细粒度分类识别 在进行鸟类细粒度分类之前，让我们先回顾一下图像分类的基础知识。图像分类是计算机视觉中最基础的任务之一，从最初的入门级任务如MNIST手写数字识别、猫狗二分类到后来的ImageNet挑战赛等大规模数据集上的应用。随着数据量的增长和算法的发展，图像分类模型的性能已经超越了人类水平。 在这里将图像分类任务分为两种类型：单标签图像分类和多标签图像分类。其中，多标签图像分类更符合人们的认知习惯，因为现实生活中的图片往往包含多个类别物体。而在单标签分类中，则只关注图片中最主要的对象或背景信息。