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