dipexp

数字图像处理作业（编程部分）

小作业

图像透视变换

读入一幅灰度图像
对图像进行透视变换
显示结果

perspective-transform.py

维纳滤波

读入一幅灰度图像
生成模糊图像：高斯模糊滤波+噪声
利用维纳滤波去模糊
显示结果

gaussian&wiener.py

图像分割

读入一幅图像
进行图像分割
- 算法不限
- 建议采用K-means或mean shift
显示结果

我选的 K-means ：image-segmentation-k-mean.py

大作业

高级图像分割

给定一幅图像，进行图像分割
要求分割结果要优于作业三

大作业可以调库，但不推荐用神经网络的方法。

我的方法是：

使用felzenszwalb算法过分割图像，得到超级像素
给超级像素建立相似矩阵
用相似矩阵为参数进行谱聚类

superpixels+spectralcluster.py