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- 添加 U-Net 模型实现图像分割功能- 实现 SIFT 特征提取算法 - 创建实验报告模板和环境配置指南 - 添加数据集下载脚本和目录结构设置脚本 - 实现模型训练和测试流程
1.2 KiB
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计算机视觉实验报告 - 图像分割与SIFT特征提取
一、实验目的
- 理解图像分割的基本原理
- 掌握U-Net网络架构和SIFT特征提取算法
- 实现端到端的图像分割和特征提取流程
二、实验环境
- 操作系统：Windows 11
- 开发环境：PyCharm 2025.1
- 编程语言：Python 3.9
- 依赖库：
- PyTorch 1.13.1
- OpenCV 4.5.5
- Pillow 9.2.0
三、实验原理
3.1 U-Net网络结构
- 编码器-解码器架构
- 跳跃连接机制
- 适用于医学图像分割
3.2 SIFT特征提取
- 尺度不变性特征检测
- 旋转不变性描述符
- 关键点检测算法
四、核心代码展示
# UNet网络核心结构示例
self.down1 = double_conv(in_channels, 64)
self.up3 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 2, stride=2)
五、算法分析
| 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 特点 |
|---|---|---|---|
| U-Net | O(n²) | O(n) | 适合高分辨率图像 |
| SIFT | O(n log n) | O(n) | 尺度/旋转不变性 |
六、实验结果
- 分割结果示例：
output/unet_results/ - SIFT特征图：
output/sift_results/sift_result.jpg
七、实验结论
（此处填写个人实验心得）