Утилита для удаления шумовых артефактов с изображений (летняя практика) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику)
 
Строка 3: Строка 3:
 
|mentor=Умнов Алексей Витальевич
 
|mentor=Умнов Алексей Витальевич
 
|mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}}
 
|mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}}
−
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных
+
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
 
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/141880775
 
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/141880775
 
|email=alexeyum@gmail.com
 
|email=alexeyum@gmail.com

Версия 00:40, 30 мая 2015

Автор Умнов Алексей Витальевич
Профиль на сайте ВШЭ
Электронная почта
Организация Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
Учебный год 2015


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?

  • Библиотека scipy
  • Опционально библиотека scikit-learn.

Какая дополнительная литература понадобится?

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Утилита_для_удаления_шумовых_артефактов_с_изображений_(летняя_практика)&oldid=16634»