Просмотр исходного текста страницы Утилита для удаления шумовых артефактов с изображений (летняя практика)

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Утилита для удаления шумовых артефактов с изображений
|mentor=Умнов Алексей Витальевич
|mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}}
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/141880775
|email=alexeyum@gmail.com
|thesis=
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== 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