今週は文献”
Sparse Representation for Color Image Restoration” を勉強します、その文献の中に、いろいろなアルゴリズムが応用しています。そのアルゴリズムを学びます。
11/3
SVD アルゴリズムを学びます。
11/4
LDA アルゴリズムを学びます。
11/5
MPとOMP アルゴリズムを学びます。
11/6
K-SVD アルゴリズムを学びます。
11/7
画像に対象として、勉強したのアルゴリズムを試します。
今週は修復順部分のアルゴリズムが作成して続きます。
10/20
修復順部分のアルゴリズムを作成中、そのアルゴリズムは二つ部分から構成されています。一つ目の部分はパッチの中に既存pixelの数、またはパッチの中pixelの強度、それと毎pixelと中心pixelとの距離を掛け合わせる。
P(p)=C(p)*D(p)
10/21
修復順部分のアルゴリズムを作成中
10/22
授業のプログラムを作成。
10/23
文献
” Simultaneous cartoon and texture image inpainting using morphological component analysis (MCA)” を勉強して,修復パッチの計算方法を改良します。
10/24
文献勉強の続き。
10/25
文献勉強の続き。
10/26
進捗はありません。
今週の課題
１．先週出た問題を解決する
２．修復順のアルゴリズムを考える
10/15
計算時間が長すぎる原因を理解した，その原因はパッチの大きさとexampleウィンドウの大きさだった。そこで、違う大きさのパッチで実験し、現時点で最適なサイズを選んだ。修復の結果と循環の回数を考えて、パッチのサイズは破壊された部分の40分の1を設定します。
10/16
不自然な部分の修復の原因を理解して、一つ一つパッチで进行实验実験を行う。原因は理想的なexampleと、選んだexampleの既知の部分が非常に似ていた。exampleウィンドウを大きくなると結果がよくなる。
10/17
修復順部分のアルゴリズムを作成中
今週の課題
今週(10/7~10/13)は文献”
Exemplar-based image inpainting according to Criminisi et al.” を勉強して、既存のアルゴリズムを再現しました。今後は既存のアルゴリズムの欠点を改善し、新しいアイデアを考える。
具体的には、
- 新しい修復順を定義する
２．現在のアルゴリズムでは解決できない問題があるので、アルゴリズムの改良を行う。
original image inpainting result
３．いまの方法はかなり時間かかりるので、計算時間の減るために、プログラムの改良を行う。
Stay Hungry, Stay Foolish!
