Digital Image Processing

Handbuch der digitalen Bildverarbeitung mit Diagrammen, lernen Sie ein Thema in einer Minute

Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch der digitalen Bildverarbeitung, das alle wichtigen Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial abdeckt.

Die App ist für schnelles Lernen, Überarbeiten, Referenzen bei Prüfungen und Vorstellungsgesprächen konzipiert.

Dieses Engineering-eBook deckt die meisten verwandten Themen ab und enthält detaillierte Erklärungen zu allen grundlegenden Themen.

Einige der in dieser Anwendung zur digitalen Bildverarbeitung behandelten Themen sind:

1. Globale Eigenschaften unter Verwendung des B-Rep-Modells

2. Komprimierungsgrundlagen

3. Verlustfreie Datenkomprimierung

4. Bildwiederherstellung

5. Lineare positionsinvariante Degradationsmodelle

6. Elemente der visuellen Wahrnehmung

7. Farbwahrnehmung

8. Bildabtastung und Quantisierung

9. Grundlegende Beziehung zwischen Pixeln

10. Grundlegende geometrische Transformationen

11. Einführung in die Fourier-Transformation und DFT

12. Schnelle Fourier-Transformation

13. Eigenschaften der zweidimensionalen Fourier-Transformation

14. Trennbare Bildtransformationen

15. Walsh-, Hadamard-, diskreter Kosinus-, Haar- und Slant-Transformationen

16. Räumliche Domänenmethoden

17. Graustufenmanipulation und Histogrammausgleich

18. Bildsubtraktion und Bildmittelung

19. Räumliches Filtern von Bildern

20. Glättungsfilter für Bilder

21. Schärfen von Filtern auf Bildern

22. Ableitungsfilter für Bilder

23. Laplacesche Filter auf Bildern

24. Frequenzbereich

25. Homomorphes Filtern

26. Bildwiederherstellungsprozess

27. Modell der Bildverschlechterung

28. Rauschmodelle

29. Eigenschaften der Rauschmodelle

30. Filter für Bestellstatistiken

31. Adaptive Filter – Digitale Bildverarbeitung

32. Least-Mean-Square (LMS)-Algorithmus

33. Wiederherstellung und Erkennung blinder Bilder

34. Pseudo-inverse Filterung

35. Singulärwertzerlegung

36. Verlustfreie Komprimierung

37. Verlustbehaftete Komprimierung

38. Lempel-Ziv-Welch (LZW)-Komprimierung

39. Lempel-Ziv-Welch (LZW) Dekompression

40. Bitebenencodierung

41. Differentielle Pulscodemodulation (DPCM)

42. Bilddarstellung

43. Transformationscodierung

44. Wavelet-Bildcodierung

45. JPEG-Komprimierung

46. ​​MPEG-Komprimierung

47. Grundlagen der Vektorquantisierung

48. Bildsegmentierung

49. Kantenerkennung

50. Bildschwellenwertbildung

51. Regionsbasierte Segmentierung

52. Grenzdarstellungsmodelle

53. Datenstruktur von Grenzdarstellungsmodellen

54. Scheitelpunktbasiertes Grenzmodell

55. Flächenbasierte Grenzmodelle

56. Graphische Darstellung

57. Gültigkeit von Grenzmodellen

58. Facettierte Modellierer für einige B-Rep-Systeme

59. Zweieinhalbdimensionale Zeichnung

60. Vor- und Nachteile der Grenzdarstellung

61. Polygonale Annäherung

62. Algorithmus für geschlossene Konturen

63. Lösung für geschlossene Konturen

64. Heuristische Algorithmen

65. Polygonale Annäherung mit mehreren Objekten

66. Optimale Algorithmen für Min-#-Problem

67. Iterative reduzierte Suche

68. Grenzdeskriptoren

69. Radiale Abstandsmaße

70. Lineare Diskriminanzanalyse

71. Reduzierter Suchalgorithmus

72. Die Hough-Transformation

73. Kantenerkennungstechniken

74. Laplace-Operator von Gauß

75. Canny – Kantenerkennungsalgorithmus

76. Grundlagen der Farbe

77. Das RGB-Farbmodell

78. Additive vs. subtraktive Farbmodelle

79. Interaktive Spezifikation der Farbe

80. Farbbildverarbeitung

81. CIE-Vorwahlen

82. Das HSI-Modell

83. Das YIQ-Modell

84. Übertragen von Farbe auf Graustufenbilder

85. Grundlagen der Vollfarbbildverarbeitung

86. Farbschneiden

87. Ton- und Farbkorrekturen

88. Intensitätsschnitt

89. Intensität der Farbtransformation

90. Morphologische Bildverarbeitung

91. Dilatieren eines Bildes

92. Strukturierende Elemente

93. Strukturierende Elementzerlegung

Aufgrund von Zeichenbeschränkungen sind nicht alle Themen aufgeführt.

Jedes Thema ist komplett mit Diagrammen, Gleichungen und anderen Formen der grafischen Darstellung für besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Diese App wird zum schnellen Nachschlagen nützlich sein. Die Überarbeitung aller Konzepte kann mit dieser App innerhalb von mehreren Stunden abgeschlossen werden.

Die Digitale Bildverarbeitung ist Bestandteil der ingenieurwissenschaftlichen Studiengänge und Technikstudiengänge verschiedener Universitäten.