FArthur-cmd / CV_1

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Первое задание по CV

Реализовать один из алгоритмов demosaicing-а

Я реализовал VNG. Особенности реализации: для ускорения работы предвычисляются в инициализации матрицы градиентов. Для упрощения работы с индексами все операции проводятся на картинке с паддингом.

Восстановить с его помощью цветное изображение из полутонового.

Полученный результат

Проанализировать полученное изображение и сделать вывод, во сколько раз снижается разрешение восстановленного изображения по сравнению с оригиналом.

В полученном изображении наблюдается нарушение цветовой гаммы (не удается передать красный, получается лишь розовый). Края из серого оттенка стали зеленоватыми (так же зеленый оттенок много где стал доминировать). К тому же картинка получилась сетчатой по каким-то причинам. Однако основные детали переданы довольно четко. Переход цветов и очертание фигур, штрихи и разделения на секции в точности совпадают с исходным. Текущее изображение является более бледным, зеленоватым и сетчатым аналого оригинала.

Вычислить метрику PSNR между оригиналом и полученным изображением (для яркости).

Полученный результат $11.57$ является плохим, однако он и ожидаем. Так как получился сетчатый рисунок, по погрешности, которые вычисляются попиксельно в нем довольно большие и поэтому значение оказалось меньше необходимого.

Оценить время работы алгоритма (сек/мегапиксель).

Среднее время работы, с Погрешность времени работы, с Размер картинки, пиксель Скорость,сек/мегапиксель Погреность скорости, сек/мегапиксель
$375.21$ $\pm 5.3$ $8656848$ $43.31$ $\pm 0.6$

Скорость аналогичного алгоритма на c++ значительно превосходит реализацию на питоне. Однако такая скорость тоже хороша для довольно объемной картинки.

About


Languages

Language:Python 100.0%