Утилита для удаления шумовых артефактов с изображений (летняя практика)
Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 12:46, 19 июня 2015; Aumnov (обсуждение | вклад)
Автор | Умнов Алексей Витальевич Профиль на сайте ВШЭ Электронная почта |
Организация | Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
Учебный год | 2015 |
Содержание
Задание
Необходимо реализовать утилиту для удаления шумовых артефактов с изображений на основе технологии разреженных представлений. Для работы с разреженными представлениями необходимо использовать алгоритм Orthogonal Matching Pursuit, реалзиованный в библиотеке scikit-learn (sklearn.linear_model.orthogonal_mp). Алгоритм позволяет построить устойчивое к шуму представление данных, далее на основе этого представления можно получить приближение изображения без шума. Для работы алгоритму необходим словарь "атомарных" изображений; его нужно составить (подобрать наиболее хорошо работающий вариант) на основе вейвлетов из библиотеки scikit-image (или аналогичных изображений, сделанных вручную)."
Какие начальные требования?
- Знание Python
- Умение читать техническую литературу на английском языке
Какие будут использоваться технологии?
- Библиотеки scipy, scikit-learn, scikit-image.
Какая дополнительная литература понадобится?
- https://en.wikipedia.org/wiki/Wavelet
- Elad, Figueiredo, Ma. On the Role of Sparse and Redundant Representations in Image Processing. 2010