Digital Image Processing

디지털 이미지 처리에 대한 모든 자세한 내용보기

✴ 디지털 이미지 처리는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 디지털 이미지에 대한 이미지 처리를 수행하는 것입니다. 디지털 신호 처리의 하위 범주 또는 분야로서 디지털 이미지 처리는 아날로그 이미지 처리에 비해 많은 이점이 있습니다. 이를 통해 입력 데이터에 훨씬 더 광범위한 알고리즘을 적용 할 수 있으며 처리 중 노이즈 축적 및 신호 왜곡과 같은 문제를 방지 할 수 있습니다. 이미지는 2 차원 (아마도 그 이상)에 걸쳐 정의되기 때문에 디지털 이미지 처리는 다차원 시스템의 형태로 모델링 될 수 있습니다 .✴

►이 앱은 이미지 향상 및 복원을 위해 디지털 이미지를 해석하고 (흐림, 확대 / 축소, 선명하게하기, 가장자리 감지 등) 이미지에 대한 작업을 수행하는 데 널리 사용되는 방법과 절차에 대한 지식을 제공합니다. 또한 인간의 비전이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 중점을 둡니다. 인간의 눈은 어떻게 그렇게 많은 것을 시각화하고 뇌는 이러한 이미지를 어떻게 해석합니까? 이 앱은 또한 (샘플링, 양자화, 컨볼 루션, 주파수 도메인 분석 등)과 같은 신호 및 시스템의 몇 가지 중요한 개념을 다룹니다 .✦

【이 앱에서 다루는 주제는 다음과 같습니다.】

⇢ 디지털 이미지 처리 소개

⇢ 신호 및 시스템 소개

⇢ 사진사

⇢ 차원의 개념

⇢ 카메라의 이미지 형성

⇢ 카메라 메커니즘

⇢ Pixel의 개념

⇢ 관점 변환

⇢ 픽셀 당 비트 개념

⇢ 이미지 유형

⇢ 색상 코드 변환

⇢ 그레이 스케일에서 RGB로 변환

⇢ 샘플링 개념

⇢ 픽셀 해상도

⇢ 확대의 개념

⇢ 줌 방법

⇢ 공간 해상도

⇢ 인치당 픽셀, 도트 및 라인

⇢ 그레이 레벨 해상도

⇢ 양자화 개념

⇢ ISO 선호 곡선

⇢ 디더링 개념

⇢ 히스토그램 소개

⇢ 밝기 및 대비

⇢ 이미지 변환

⇢ 히스토그램 슬라이딩

⇢ 히스토그램 스트레칭

⇢ 확률 소개

⇢ 히스토그램 이퀄라이제이션

⇢ 그레이 레벨 변환

⇢ 컨볼 루션 개념

⇢ 마스크 개념

⇢ 블러 링의 개념

⇢ Edge Detection의 개념

⇢ Prewitt 운영자

⇢ 소벨 연산자

⇢ 로빈슨 나침반 마스크

⇢ 크리스 치 컴퍼스 마스크

⇢ 라플라시안 연산자

⇢ 주파수 영역 소개

⇢ 푸리에 급수 및 변환

⇢ 컨볼 루션 정리

⇢ 하이 패스 대 로우 패스 필터

⇢ 색 공간 소개

⇢ JPEG 압축 소개

⇢ 광학 문자 인식

⇢ 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 그래픽

이미지 형성

⇢ 카메라 내부 – 감도

⇢ 디지털 이미지 Fomation

⇢ 감도 및 색상

⇢ 이상적인 샘플링

⇢ P 레벨로의 양자화

⇢ 풀 컬러 이미지의 (R, G, B) 매개 변수화

⇢ 이미지를 행렬로

⇢ 단순 처리 – 조옮김

⇢ 단순 처리 – 자르기

⇢ 포인트 처리

⇢ 포인트 처리 된 이미지의 히스토그램 계산

⇢ 조각 선형, "연속"점 함수

⇢ 더 넓은 범위의 스트레칭 / 압축

⇢ 다이나믹 레인지, 가시성 및 대비 향상

⇢ 이미지 분할에 대한 간략한 설명

⇢ 히스토그램 이퀄라이제이션

평균 및 분산 계산

⇢ 이산 진폭 랜덤 변수

⇢ 확률 질량 함수로서의 히스토그램

⇢ 히스토그램 이퀄라이제이션

⇢ 히스토그램 매칭 – 사양

⇢ 양자화

⇢ 양자화 아티팩트-잘못된 윤곽

⇢ 좋은 양자화 기 설계

⇢ 컴 팬딩

⇢ 주어진 임계 값에 대한 재현 수준 설계

⇢ MSQE 최적 Lloyd-Max 양자화 기

⇢ 시스템

⇢ LSI (Linear Shift Invariant) 시스템

⇢ 회선

⇢ LSI 시스템 및 컨볼 루션

⇢ 2 차원 시퀀스의 푸리에 변환

⇢ 실제 복잡한 부품 및 대칭

⇢ 시프 팅 및 변조

⇢ 델타 함수

⇢ 푸리에 변환 유형

⇢ 샘플링 및 앨리어싱

⇢ 샘플링 된 시퀀스의 푸리에 변환

⇢ 앨리어싱