Digital Image Processing

✴ Цифровая обработка изображений - это использование компьютерных алгоритмов для обработки цифровых изображений. Как подкатегория или область обработки цифровых сигналов, обработка цифровых изображений имеет много преимуществ перед обработкой аналоговых изображений. Это позволяет применять к входным данным гораздо более широкий спектр алгоритмов и позволяет избежать таких проблем, как нарастание шума и искажение сигнала во время обработки. Поскольку изображения определены в двух измерениях (возможно, больше), обработка цифровых изображений может быть смоделирована в форме многомерных систем.

► Это приложение дает вам знания о широко используемых методах и процедурах интерпретации цифровых изображений для улучшения и восстановления изображений и выполнения таких операций с изображениями, как (размытие, масштабирование, повышение резкости, обнаружение краев и т. Д.). Он также фокусируется на понимании того, как работает человеческое зрение. Как человеческий глаз визуализирует так много вещей и как мозг интерпретирует эти изображения? Приложение также охватывает некоторые важные концепции сигналов и систем, такие как (выборка, квантование, свертка, анализ в частотной области и т. Д.).

【Темы, затронутые в этом приложении, перечислены ниже】

⇢ Введение в цифровую обработку изображений

⇢ Знакомство с сигналами и системами

⇢ История фотографии

⇢ Концепция размеров

⇢ Формирование изображения на камере

⇢ Механизм камеры

⇢ Концепция пикселя

⇢ Трансформация перспективы

⇢ Концепция бит на пиксель

⇢ Типы изображений

⇢ Преобразование цветовых кодов

⇢ Преобразование оттенков серого в RGB

⇢ Концепция отбора проб

⇢ Разрешение пикселей

⇢ Концепция масштабирования

⇢ Методы масштабирования

⇢ Пространственное разрешение

⇢ пикселей, точек и линий на дюйм

⇢ Разрешение уровня серого

⇢ Концепция квантования

⇢ Кривые предпочтений ISO

⇢ Концепция дизеринга

⇢ Гистограммы Введение

⇢ Яркость и контраст

⇢ Преобразования изображений

⇢ Скольжение гистограммы

⇢ Растяжение гистограммы

⇢ Введение в вероятность

⇢ Выравнивание гистограммы

⇢ Преобразование уровня серого

⇢ Концепция свертки

⇢ Концепция маски

⇢ Концепция размытия

⇢ Концепция обнаружения края

⇢ Оператор Prewitt

⇢ Оператор Собеля

⇢ Маска компаса Робинзона

⇢ Маска компаса Криша

⇢ Оператор Лапласа

⇢ Введение в частотную область

⇢ Ряды и преобразование Фурье

⇢ Теорема о свертке

⇢ Фильтры высоких и низких частот

⇢ Введение в цветовые пространства

⇢ Введение в сжатие JPEG

⇢ Оптическое распознавание символов

⇢ Компьютерное зрение и компьютерная графика

Формирование изображения

⇢ Внутри камеры - Чувствительность

⇢ Fomation цифровых изображений

⇢ Чувствительность и цвет

⇢ Идеализированная выборка

⇢ Квантование до уровней P

⇢ (R, G, B) Параметризация полноцветных изображений

⇢ Изображения как матрицы

⇢ Простая обработка - транспонирование

⇢ Простая обработка - обрезка

⇢ Точечная обработка

⇢ Расчет гистограммы точечных обработанных изображений

⇢ Кусочно-линейные, «непрерывные» точечные функции

⇢ Больше растяжения / сжатия

⇢ Динамический диапазон, улучшение видимости и контрастности

⇢ Краткое примечание о сегментации изображений

⇢ Выравнивание гистограммы

Расчет среднего и дисперсии

⇢ Дискретные случайные величины амплитуды

⇢ Гистограмма как функция вероятности массы

⇢ Выравнивание гистограммы

⇢ Согласование гистограммы - Спецификация

⇢ квантование

⇢ Артефакты квантования - ложные контуры

⇢ Разработка хороших квантователей

⇢ Компандирование

⇢ Разработка уровней воспроизведения для заданных пороговых значений

⇢ Оптимальный квантователь Ллойда-Макса MSQE

⇢ Системы

⇢ Системы с инвариантом линейного сдвига (БИС)

⇢ Свертка

⇢ Системы LSI и свертка

⇢ Преобразование Фурье двумерных последовательностей

⇢ Реальные сложные детали и симметрия

⇢ Сдвиг и модуляция

⇢ Дельта-функции

⇢ Типы преобразований Фурье

⇢ Выборка и наложение

⇢ Преобразование Фурье дискретизированной последовательности

⇢ сглаживание