西安交通大学计算机视觉作业:实现图像处理函数expand和reduce
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更新于2024-08-04
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"西安交通大学计算机视觉与模式识别课程的第六次作业,要求实现genPyramids1中的expand和reduce函数,这两个函数的输入是图像和一个可分离的滤波器w,根据课堂讲解的方法来实现。"
在这次作业中,学生需要完成两个关键函数:`expand` 和 `reduce`。这两个函数在图像处理中是非常重要的,特别是在金字塔表示和多尺度分析中。`expand` 函数通常用于将图像放大,而 `reduce` 函数则用于缩小图像。在计算机视觉领域,这样的操作对于特征提取、图像缩放和多尺度分析具有重要意义。
`expand` 函数的实现首先创建了一个比原图大一倍的零矩阵`expand_temp`作为存储结果的空间。然后通过两层循环遍历原图的所有像素,将其复制到新矩阵的对应位置。接着,为了进行滤波操作,会在`expand_temp`的四周填充零,形成`expand_temp_with_padding`。之后,利用内核(滤波器)w对每个像素的邻域进行加权求和,更新`expand_temp`中的值。最后,再进行一次缩小操作,将结果存入`after_expand`矩阵。
`reduce`函数的实现虽然没有给出,但通常会包含类似的操作,只是在处理过程中会减少图像的尺寸,可能包括平均池化、最大池化等操作,以及应用滤波器对邻域进行聚合。
这个作业涉及到的图像处理概念和技术包括:
1. 图像缩放:通过插值或聚合方法改变图像的尺寸。
2. 可分离滤波器:这种滤波器可以分解为两个一维滤波过程,提高计算效率。
3. 邻域操作:在图像处理中,考虑一个像素周围的像素,如进行滤波、边缘检测等操作。
4. 图像金字塔:由不同尺度的图像构成,常用于多尺度分析和图像缩放。
5. 零填充(Padding):在图像边缘添加零,确保滤波操作时不会超出边界。
完成这项作业有助于学生理解图像处理的基本原理,掌握如何在实际编程中应用这些原理,同时也能提升他们在计算机视觉领域的编程技能。
2010-03-17 上传
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2023-11-12 上传
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