COMP 9517
T1、2020
割付1：仕様
最大マーク達成：10マーク
この割り当ては、全コースマークの10％の価値があります。
成果：あなたはアプローチを説明するレポート（最大5ページ）簡単に提出する
タスク1、2及び3に取り、いくつかのサンプルの入力画像との中間と含まれている
得られた最終画像を。また、Pythonのソースコードファイルを提出しなければなりません。
提出：アサインファイルはWebCMSを経由してオンライン提出しなければなりません。するための手順
提出は近い期限に掲載されます。
ヒント：あなたが3+のpythonとOpenCVの3+を使用することをお勧めします。Jupyterノートファイルがされている
ソースファイルとして好ましいです。
目的：
この割り当ては、基本的な画像処理方法に慣れることを目的としています。また、
OpenCVのを使用して、一般的な画像処理と分析タスクを紹介します。後は
この割り当てを完了し、あなたがする方法を学びます：
1.と読み取り画像ファイルは、
画像に簡単な数学演算を実行2.
3.構築物をし、画像ピラミッドを操作する
翻訳ベースアライメントから4.キャリーを
5.画像調整と復元の実行
タスク：
セルゲイProkudin-Gorsky（1863-1944）は、そのロシアの写真家や化学者だった
コレクションのカラー写真のこの日まで最古です。彼が取ったカメラ使わ
代做WebCMS留学生作、作业COMP 9517を写代
青、赤と緑のフィルタを用いて3回の白黒露光の配列。投影して
着色光を使用して3枚の画像をその元の色を回復することが可能でした。参照してください。
詳細はこちら。20世紀の初めに、Prokudin-Gorskyはに乗り出し
体系によって、ロシア帝国の生命を文書に複数年のプロジェクト
に新しいカラーイメージング技術。彼は、その後に彼と結果のネガの多くを取った
1917年の革命以下移住し、彼らは最終的に購入し、デジタル化された
米国議会図書館で。
この割り当ての目的から、高品質のカラー再構成を生成することである
アサインファイルをオンライン提出してください。
提出するための手順は、近い期限に掲載されます。
提出期限は4週月曜日月9日、夜11時59分59秒で
簡単な画像処理技術を用いてProkudin-Gorskyのネガ。
あなたは、個々のカラーチャンネルのための画像を抽出それらを合わせると、単一形成する必要があります
カラー画像を。この割り当てのために、それはXを使用するのに十分である、Y transformbut翻訳がベースの
他のメソッドを実装して自由に感じます。あなたはこの完了するにはPythonとOpenCVのを使用する必要があります
割り当てを。
注意事項：
タスク1（4マーク）
Webcms3（コースワーク→アセスメント→から高解像度のネガをダウンロード
割り当て1つの→割り当て1つのイメージ（20T1））。これらのいずれかを取るプログラムを書きます
入力としてファイルおよび出力として対応するカラー画像を生成します。これを行うには、べき
三つのチャネルに原画像を分割した後に第二及び第三のチャネルを整列
最初、各チャネルについて得られるオフセットを表示します。
図1：高品質のカラー再構成の例。
アラインメントを実行するための簡単な方法は、いくつかの中のすべての可能なオフセットを検索することによるものである
適切な範囲（低解像度画像のための、例えば20個の画素）と各スコアのための計算
一致の品質を測定します。三の適当メトリックは、二乗差の和含む
（SSD）、（SAD）、差分絶対値和及び正規化相互相関（NCC）を。
タスク2（4マーク）
すべてのオフセットを検索すると、高解像度のための計算コストが高くなることができ
、画像。検索手順をスピードアップするには、いわゆる画像ピラミッドを使用することができます。画像
ピラミッドは、二つの要因によって変化するスケールで、本質的に複数のスケールの画像です。
アライメントは、最高レベルから始めて漸増的、連続的に行うことができ
ますが、ピラミッドを下に行くようにあなたの見積もりを更新します。
あなたは、まず低解像度で再構成を行うことが可能なアルゴリズムを実装する必要があり
、画像（タスク1）だけにして、高解像度の画像（タスク処理するためにコードを変更しようとする
2）。これは、コードの多くを再利用するために簡単なはずです。
タスク3（2マーク）
基本的なアルゴリズムの結果の視覚的な品質を向上させるようにしてください。いくつかの可能性は
、色やコントラストの調整、より洗練されたアライメント手順を使用して含まれ
、自動的に削除国境を。
ヒント：タスク3の場合は、あなたがいることを米国議会図書館のコレクションから画像を選択する必要があります
最良のあなたの拡張を示しています。
この割り当ては、コース全体の10％の価値があります。タスク1、2と3がために完了しなければならない
割り当てを完了し、最大マークに達成に対してマークされます。
成果：あなたは一緒に（5ページ最大値まで）短い報告書を提出しなければならない
、あなたのPythonコード。このレポートでは、簡単にあなたが整列する取ったアプローチを説明しなければなりません
タスク1、あなたは、高解像度の画像を扱うために行っ修正channelsfor色
タスク2で、あなたはあなたがまた、任意の詳細を含むことができ、タスク3のために作ら調整
あなたが実装した機能強化を。提供される高解像度の少なくとも2つ（2）の結果を含む
ネガを。
レポートをアップロードするための命令が提出日以前にリリースされる予定。
著作権：Arcot Sowmya、CSE、UNSW、COMP 9517教育への謝辞と
、チームの過去と現在。
2020年2月21日
99515681またはEメール：[email protected]マイクロ手紙：codehelp必要な場合は、QQを追加してください