Espero que você perceba (da forma de sua pergunta, acho que sim) que três meses de leitura sobre isso realmente não fazem de você um especialista em processamento de imagens.
Eu estou familiarizado com o codificador topográfico , mas, embora a dificuldade dos problemas e abordagens que você precisava usar possa ser semelhante à dos problemas de processamento de imagem, para projetar um aplicativo utilizável de processamento de imagem: faça pesquisas específicas sobre problemas, implemente suas descobertas e novas idéias , teste-o para obter resultados confiáveis, você precisa de muito mais do que algumas horas (ou até uma semana como na partida da maratona com o melhor código).
Se você quiser apenas aprender mais sobre as ferramentas básicas de processamento de imagem, sugiro:
- pegue toda a sua literatura, abra uma página aleatoriamente, estude e implemente o conceito explicado lá
- pegue uma biblioteca de visão computacional, como o OpenCV , ou trabalhe no matlab , tire algumas imagens e tente usar e exibir vários métodos de processamento de imagens nelas (da morfologia simples a coisas mais complicadas, como a detecção da linha Hough). Tente prever os resultados, exibi-los graficamente e entender o que você recebe.
Se você estiver interessado em um problema específico no processamento de imagens (por exemplo, eu estou recuperando imagens com base em conteúdo - CBIR agora - e com isso quero dizer, quase nos últimos 5 meses), e quiser melhorar neste tópico específico, meu conselho seria algo como:
- pesquisa google scholar, Mendeley article database, IEEEXplore por trabalhos relevantes sobre o assunto
- faça o download de muitos documentos, talvez de 3-5 a quantos você estiver preparado para ler. Skim abstrato , intruduction e conclusão seções e filtrar os artigos que som relevantes e interessantes. Dê prioridade aos artigos atuais (recentes), bem como aos artigos com referências atuais.
- leia tudo isso. Leia os mais importantes mais de uma vez. Espera-se que aquele que será a base do seu trabalho tenha margens preenchidas com seus rabiscos e pareça pelo menos um pouco ruim quando você terminar sua quinta leitura.
- implementar isso. Vá da implementação simples e direta à implementação otimizada.
- Antes de começar a fazer isso, verifique se você possui um conjunto de dados para teste. O teste não é relevante se não for feito em um conjunto de dados grande o suficiente. Alguns trabalhos mencionam os conjuntos de dados que estão usando ou podem ser encontrados em sites de universidades afiliadas.
- existem conjuntos de dados públicos (por exemplo, este para classificação de objetos ) que também organizam desafios anuais onde você pode testar suas novas idéias em relação às novas idéias de muitas pessoas (mas isso é muito maior que o código de topo: D)
- se você obtiver resultados decentes, isso é bom. Se você obtiver melhores resultados do que o estado da arte usando algumas de suas novas idéias, verifique-as novamente. Em seguida, verifique-os três vezes. E depois publique um artigo chique;)
Tenho certeza de que você pode encontrar um meio termo entre aprender algo sobre processamento de imagem apenas por diversão e fazer pesquisas demoradas em tempo real com o que escrevi ... Na verdade, aqui está uma idéia: fique por aqui e tente entender e ajudar a resolver problemas de outras pessoas! Todos eles precisam de etapas de pesquisa-pensamento-aplicação, apenas variam com a profundidade das etapas necessárias;) De qualquer forma, espero que ajude.