Компьютерное зрение

Часть 1

1. Построить фильтр Гаусса для сглаживания изображений
2. Применить построенное ядро к изображению с помощью функции cv2.filter2D
3. Построить сверточное ядро для повышения резкости изображения и применить его к изображению
4. Построить частотный спектр Фурье и привести его к централизованному виду (применение функции np.fft.fftshift) и визуализировать его (для лучшей визуализации рекомендуется строить логарифмический амплитудный спектр: 20 * np.log10(1 + np.abs(F_shift)))
5. Построить и применить низкочастотный фильтр (фильтр Гаусса) (Low-Pass Filter) к частотному спектру изображения
6. Построить и применить фильтр повышения резкости (фильтр усиления высоких частот) (High-Frequency Emphasis Filter) к частотному спектру изображения по следующей формуле H(u, v) = 5 – 2 * cos(2 * Pi * u) – 2 * cos(2 * Pi * v)

Примечание: для шагов 5 и 6 нужно отрисовать спектр изображения после применения фильтра, маску самого фильтра и результат применения. Для применения фильтрации изображение нужно подобрать самостоятельно. Предварительно изображение нужно перевести в оттенки серого.

Часть 2

Выполнить улучшение изображения по описанию (Гонсалес п.3.8 или 3.7 (зависит от года издания), кратко в презентации). Изображение приложено к заданию.