Matlab图像去噪挑战赛:代码演示与华为智能手机图像处理
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更新于2024-12-01
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资源摘要信息:"华为图像去噪挑战赛(英国挑战2018年11月)是一项以图像处理和计算机视觉技术为核心的比赛。本次挑战赛要求参赛者开发一种有效的图像去噪算法,目的是在去除图像噪声的同时尽可能地保留图像细节。参赛者需要使用华为P20智能手机在“建筑物”,“文本”和“植物”这三个图像类别上拍摄的975对含噪图像及其对应的清晰图像。这些图像配对提供了一个丰富的测试数据集,用于评估参赛者设计的去噪算法的有效性。
比赛期间,参赛者需要提交他们的去噪算法代码,并通过在30张测试图像上的表现来进行评分。测试图像和它们的元数据都已经提供,这些元数据记录在CSV文件中,例如ISO设置等信息。参赛者可以利用这些信息来调整和优化他们的算法。
为了帮助参赛者更好地理解图像去噪算法的实现过程,组织者提供了一个Jupyter Notebook演示,该演示在测试图像上进行了图像去噪的过程。参赛者可以使用华为比赛中的test.png和test_clean.png图像来验证他们的算法。
此外,组织者还提供了一个包含Matlab文件的文件夹BM3D_COLOR,这些文件用于在30张测试图像上运行BM3D去噪算法。BM3D(Block-Matching and 3D Filtering)是一种广泛认可的高效图像去噪方法。参赛者只需在Matlab中运行run.m文件,就可以使用华为提供的测试文件夹中的30张图像进行去噪,并将去噪后的图像输出保存。
此外,组织者还通过Jupyter Notebook提供了演示高斯模糊、双边滤波和非局部均值降噪方法的opencv实现。这些方法是图像去噪领域的基本技术,也是参赛者可能需要参考和比较的算法。为了运行这些opencv实现的演示,参赛者需要下载opencv 3。
整个挑战赛不仅考察参赛者的算法设计能力,还考验他们在实际应用中处理图像噪声问题的技能。通过这项比赛,参赛者有机会接触到最新的图像去噪技术,同时也有助于推动图像去噪技术的发展。"
2010-03-09 上传
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前端中(1)遍历JSON中的所有的产品,构造表格HTML代码,并填充至id为product的div中。 (2)将数据放入一个四列表格中,第一行单元格为表头,height设为30px,后续行为数据,height设为100px; (3)所有单元格都设置为垂直居中和水平居中; (4)第一列显示一张图片,高宽各为100px,图片文件名为JSON中的image属性值,完整图片链接为:(4分) http://43.136.217.18:8081/img/图片文件名 (5)第二列显示品牌,取值为JSON中的brand属性值 (6)第三列显示型号链接,链接文本取值为JSON中的model属性值,链接的中的图片文件名为JSON中的image属性值,完整链接代码为: 型号 链接要求点击后在新页面打开; (7)第四列显示价格,取值为JSON中的price属性值。
2023-04-23 上传
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