西安交通大学计算机视觉作业:GradientBlending实现
"西安交通大学计算机视觉与模式识别课程的第七次作业,由计算机53班的龙思宇完成,作业内容涉及GradientBlending的实现。通过Matlab编程读取并处理图像,包括使用roipoly函数选取目标图像的感兴趣区域,并进行padding操作以适应背景图像的尺寸。" 本次作业的核心知识点主要围绕计算机视觉中的图像处理技术,具体包括以下几个方面: 1. **图像读取与处理**:使用`imread`函数读取背景`background`和目标`target`两张图像,`size`函数获取图像的尺寸。这一步是图像处理的基础,用于获取图像数据。 2. **ROI(Region of Interest)选择**:通过`roipoly`函数,用户可以在目标图像`target`上交互式地绘制一个多边形来定义感兴趣的区域。返回的`BW`是一个二值图像,表示选定区域;`xi`和`yi`则记录了多边形顶点的坐标,这些信息将被保存以供后续处理。 3. **数据存储与加载**:使用`save`函数将选择的ROI信息保存到`target.mat`文件中,然后用`load`函数重新加载这些数据,以便在程序的其他部分继续使用。 4. **二值图像处理**:将`BW`转换为双精度浮点型`target_Mask`,这是为了后续计算的精度需求。在某些图像处理任务中,转换数据类型可以确保计算的准确性。 5. **图像尺寸调整(Padding)**:在处理不同尺寸的图像时,常常需要将它们调整到相同的大小。这里通过比较`background`和`target`的尺寸,使用`max`函数找到最大尺寸,并根据这个尺寸进行填充。`if`语句检查图像的通道数,如果为1,则将其扩展到3通道(RGB),以保持颜色一致性。对于较小的图像,使用`vertcat`和`horzcat`进行垂直和水平填充。 6. **目标图像Mask处理**:与目标图像的Padding类似,对`target_Mask`也进行相应的填充操作,确保Mask与目标图像的尺寸匹配。 7. **GradientBlending**:虽然在提供的内容中没有直接实现GradientBlending的代码,但根据作业描述,这部分应该包含计算目标图像与背景图像的梯度,然后将它们融合的过程。GradientBlending通常涉及到计算图像的梯度信息,如Sobel算子或Prewitt算子,然后根据梯度信息和Mask来混合两个图像,达到平滑过渡的效果。 通过这个作业,学生能够实践图像处理的基本技术,理解ROI选择,以及如何使用Padding来处理不同尺寸的图像,同时为更复杂的图像融合技术打下基础。GradientBlending是图像合成和增强中常用的一种技术,对于理解和应用计算机视觉算法具有重要意义。
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