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基于MATLAB的数字图像处理大作业——图像去遮挡

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简介:
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。

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客服
客服
  • MATLAB——
    优质
    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。
  • MATLAB修复系统.zip
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的数字图像去遮挡修复系统,利用先进的算法恢复被部分遮挡图像的内容,适用于图像处理与计算机视觉领域的研究和应用。 资源包含文件:课程lunwen文档word+运行简介+源码 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,第一张中的前景区分较窄,第二张则大部分区域狭窄但有一根较粗大的栏杆。 为了完成去遮挡的任务,首先必须确定遮挡部分的位置,即 mask 的生成过程。这一步通过一系列图像处理技术实现。对于第一幅图而言,由于其遮挡物较为纤细,采用了 Fast Marching Method 算法来去除障碍物。此算法在计算速度上表现良好,并且对较窄的遮挡区域有较好的修复效果;然而,在面对宽度超过15像素的宽障时,会出现模糊现象。 鉴于第二张图片中存在粗大的栏杆部分,针对这种情形采用了 Criminisi 算法进行处理。尽管该算法在运算速度上相对较慢,但它对较宽的遮挡物有着极佳的修复效果。此外,在实际操作过程中还对 Criminisi 算法进行了优化改进,从而显著提升了其运行效率,并且确保了修复质量。 更多细节可以参考相关文献和资料进行详细了解。
  • PyTorch修复系统源码及模型
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    本项目提供一个利用PyTorch实现的图像去遮挡修复系统,包含完整源代码与训练好的模型,适用于研究和开发中高质量恢复被遮挡图像内容。 在训练图像分割网络的过程中,可以选择使用resnet50、resnet101或mobilenetv2作为骨干网络。其中,mobilenetv2与resnet50的性能相近,但前者参数量较少而GPU推理速度较慢;相比之下,虽然resnet50参数较多但是其在进行推理时的速度更快一些。权重衰减设置为每完成100个step后学习率(lr)更新为lr*0.95,并且batch size设为16,训练数据集长度(trainloader)是900。经过大约2个epoch的训练之后就可以开始deepfillv2网络的训练了。 对于deepfillv2模型而言,默认采用原作者推荐的学习率效果较好,同时权重衰减策略同样是每完成100个step后学习率更新为lr*0.95,并且在此基础上引入混合精度训练以提升效率。此时batch size可以增大至24,而trainloader长度设定为600。 在配置L1损失系数时发现设置过小会导致效果不佳,因此将其调整到较大值如1000。图像尺寸(imgsize)是根据原始图片裁剪得到的大小,在训练过程中需要进行resize操作。这里推荐使用1536×1536大小的原图裁剪,并将它们缩放为256×256(即缩小至原来的1/6)作为输入。 最后,通过运行predict_single.py脚本可以获得预测结果对比图,包括图像分割图、粗修图和精修图。在进行训练时需要设置好权重文件路径并注意调整imgsize, imgresize以及b等相关参数的配置。
  • MATLAB
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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。
  • MATLAB础版
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    本课程为MATLAB数字图像处理的基础实践项目,旨在通过具体案例教授学生掌握图像处理的基本技能和算法实现,包括但不限于图像读取、显示、滤波及边缘检测等。 Matlab数字图像处理大作业(基础版)要求学生掌握基本的数字图像处理技术,并运用Matlab软件进行实践操作。该任务旨在帮助学习者加深对相关理论知识的理解,同时提高编程能力和解决实际问题的能力。通过完成这个项目,学生们可以更好地理解如何使用Matlab来进行图像处理的各种应用开发和研究工作。
  • Matlab 课程
    优质
    本课程大作业基于Matlab平台,深入探索并实践了多种数字图像处理技术,包括但不限于图像增强、变换与压缩。通过该项目,学生不仅掌握了使用Matlab进行复杂图像操作的方法,还加深了对数字图像处理理论的理解和应用能力。 此为本人MATLAB图像处理课的大作业,对于初学者可以参考。
  • 分享Matlab-.rar
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    本资源包含一系列使用MATLAB进行数字图像处理的编程作业和项目代码,涵盖了图像增强、变换与滤波等多个方面,适合学习和研究参考。 分享一个关于Matlab数字图像处理的作业——《图像处理.rar》。虽然程序比较简单,但对于新手来说也花费了大量时间查阅资料才完成老师的任务要求,希望可以为其他人提供参考。 实验内容包括: 1. 使用Matlab编程实现直方图均衡化。 2. 设计同态滤波器并使用它来改善图像质量。 3. 对某一幅图像添加不同类型的噪声(周期、椒盐噪声),然后分别通过空间域和频率域的方法抑制这些噪声。对于初学者来说,这可能会有所帮助。 提示:我的同态滤波采用的是巴特沃斯的滤波器,在频域中使用n阶巴特沃斯带阻滤波器来抑制周期性噪声(可以改为高斯滤波)。空域中的椒盐噪声则通过中值滤波去除;如果需要实现均值或最大最小滤波,只需修改for循环内的相关语句即可。 文件包括: - Figure20.jpg - Matlab数字图像处理相关的代码
  • ——Python、OpenCV和Qt拍照
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    本项目为数字图像处理课程的大作业,利用Python结合OpenCV和Qt框架开发了一款拍照及后期编辑软件,实现了多种图像处理功能。 该功能集包括:1. 图片文字识别;2. 空间转换;3. 图像旋转;4. 图像缩放;5. 图像翻转;6. 图像投影矫正;7. 图像二值化处理;8. 图像校正操作;9. 纹理平滑优化;10. 纹理增强技术。
  • MATLAB——
    优质
    本课程作业基于MATLAB平台,深入探讨并实践了多种图像处理技术,包括但不限于图像增强、滤波及特征提取等,旨在提升学生在数字图像处理领域的理论与实操能力。 图像处理是指利用计算机技术对图像进行加工和分析的一种方法,在医学影像、遥感技术和工业自动化等领域有着广泛应用。本次MATLAB大作业旨在探讨一些常用的图像处理技巧与算法,并借助MATLAB强大的矩阵运算及工具箱来实现。 首先,我们将学习如何使用imread和imshow函数在MATLAB中读取并显示各种格式的图像文件。接下来是进行一系列基础操作的学习,包括裁剪、缩放以及旋转等步骤,这些可以通过矩阵计算或内置功能轻松完成。 此外,我们还将研究一些常见的增强与滤波算法,比如直方图均衡化、高斯滤波和中值滤波技术。通过应用上述方法可以有效提升图像对比度并去除噪声,从而改善整体质量。 最后,在掌握了基础技能后,我们将进一步探索边缘检测、分割以及特征提取等高级技术的应用场景及实现方式。这些内容对于计算机视觉与模式识别等领域来说至关重要。在本作业中,我们不仅会使用MATLAB自带的算法库进行操作实践,还会尝试构建一些简单的自定义功能以加深理解。