图像处理作业一
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简介：
《图像处理作业一》是课程学习中基础而重要的实践环节，通过本作业，学生将掌握基本的图像处理技术，如灰度变换、几何运算和滤波操作等。
【图像处理作业1】主要涉及两个实例：人像美肤滤镜和晶格化效果（SLIC超像素分割），这些技术在数字图像处理中十分常见。
一、人像美肤滤镜
1. 运行环境：实现基于Python 3.7，依赖于numpy和opencv库。
2. 运行步骤：进入Skin-Filter目录，在beatyskin.py的main函数中修改filename变量为输入图片路径，然后运行python beatyskin.py。处理结果默认保存在根目录newimage.jpg。
3. 算法原理：人像美肤利用人脸检测和自实现的双边滤波技术。使用opencv提供的预训练模型（基于haarcascade_frontalface_default.xml文件）进行人脸区域检测，然后对每个检测到的人脸应用双边滤波算法。该方法结合了空间距离与色彩距离，使得平滑效果更自然且不会过度模糊边缘。
4. 算法效果：通过使用双边滤波技术可以有效改善皮肤纹理的质量，并仅在面部区域内起作用，从而保留图像的重要细节信息。
二、晶格化效果（SLIC超像素分割）
1. 运行环境：代码基于Python 3.7编写，依赖于skimage、tqdm和numpy库。
2. 运行步骤：进入SLIC-Superpixels目录，并直接运行python slic.py命令。
3. 算法原理：SLIC算法是一种结合了K-means聚类的超像素分割方法。它在LAB颜色空间及XY坐标系中同时考虑像素的距离，以此来创建均匀且紧凑的超像素区域。通过迭代过程计算每个像素与最近中心点之间的距离，并根据梯度最小原则调整位置以实现优化。
4. 算法效果：随着K和M参数的变化，生成的超像素数量及紧密程度也会随之改变，从而影响到最终晶格化的效果呈现形式。
5. 参考文献：SLIC算法的具体介绍可以参阅Achanta等人的论文《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods》。
通过这两个实例的学习与实践，我们能够深入了解图像处理中的关键技术和应用方式，包括人脸检测、双边滤波以及超像素分割技术。这些方法在图像增强、美容修饰及分析等领域有着广泛的应用前景。掌握这些算法将有助于提高我们在图像处理方面的技能和效率。
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