Digitalna obrada slike. Gonzalez R., Woods R., Eddins C. Digitalna obrada slika u MATLAB Gonzalez Okolišnim slikama

Sve se knjige mogu preuzeti besplatno i bez registracije.

NOVI. Aiffer, jervis .. Projektiranje digitalnih mješovitih sustava za obradu signala. 2004. 989 str. DJVU. 9,5 MB.
Ova knjiga je prvenstveno dizajnirana za praktičare - elektronički inženjeri, programeri, osobe uključene u komunikacije, računalne i elektroničke uređaje. Iako su teorijski temelji navedeni u traženom iznosu (ne znajući osnovna načela, nemoguće je raditi s digitalnim sustavima), glavni naglasak i dalje se radi na praktičnom razvoju suvremenih digitalnih uređaja koji se mogu koristiti u vojnoj sferi i biomedicini , telekomunikacije i CD playeri, obrada slika i digitalna televizija. Za potpuniju asimilaciju opisanog materijala u knjizi, primjeri su detaljni primjeri, navodi se referentne informacije i predlaže se zadaci za neovisno rješenje.
Knjiga se može koristiti kao udžbenik prilikom pripreme primijenjenih stručnjaka.

preuzimanje datoteka

NOVI. Richard Lyons. Digitalna obrada signala. 2006. 656 str. DJVU. 11,4 MB.
Knjiga je tutorial na digitalnim signalima koje je napisao jasan jezik, opremljen dovoljnim brojem ilustracija i vizualnih primjera. Sadrži kratak uvod u potrebne matematičke aparate (uključujući Z-transformaciju, Laplace i Hilbert transformacije, statistike), u načelima predstavljanja motora signala (binarnih formata), razmatra periodične probleme diskrecizacije. Pojedinačna poglavlja posvećena su diskretnim i brzim fourierovim transformacijama. U dijelu digitalnog filtriranja, detaljno razmatraju filtre s konačnim i beskrajnim impulsnim karakteristikama, filtrima na temelju uzorkovanja frekvencije i interpoliranih KIH filtera. Opisani su kvadraturni signali i sveobuhvatna transformacija snižavanja.
Rastavljeni principi za pretvaranje frekvencije uzorkovanja potrebne za dizajn polifaznih i kaskadnih integracijskih čežnjim filtrima. Prosječni signali (u vremenskoj i frekvencijskoj domeni) - odvojeno poglavlje posvećeno je koherentnom i ne-koherentnom. Veliki dio knjige je zbirka savjeta i "malih trikova" u području digitalne obrade signala. Korisno je za novak stručnjaka i terminološki rječnik napravljen na aplikaciji.
Knjiga se odlikuje jasnoćom izgradnje, pažljivom provjerom primjera i ravnoteže složenosti / dostupnosti materijala. Da biste je pročitali, dovoljno je imati osnovno znanje sa sveučilišnog tečaja matematičke analize.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

NOVI. Urednik Walt Kestera. Projektiranje digitalnih mješovitih sustava za obradu signala. 2010. 330 p. DJVU. 11,5 MB.
Knjiga je posvećena teoretskim i primijenjenim aspektima stvaranja sustava za obradu analognih digitalnih signala. Razmatraju se pitanja analognog digitalnog i digitalnog analognog konverzije, dane su temelji digitalne obrade signala, digitalne filtriranja, spektralne analize. Odvojeno poglavlje posvećeno je problemima dizajna, kao što je izgled uređaja, tiskani krug ploče, prijenos signala za sučelje velike brzine, uparivanje digitalnih i analognih blokova uređaja.
Za inženjere i studente radio inženjerstva i drugih srodnih specijaliteta.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

V. Goltzman. Digitalna obrada signala. Digitalizirajte i retuširajte svoj foto album. 2008. 160 pdf. 5.4 MB.
Sigurno imate kod kuće bez jednog foto albuma sa starim, izblijedjelim, ali tako skupim srcima fotografijama. Vaše djetinjstvo, servis u vojsci, vjenčanje - sve to možete pronaći na žutim foto karticama. Prije nekoliko godina vratite takve fotografije i zaštitite ih od učinka vremena je jednostavno nemoguće. Ali danas, uz pomoć modernih tehnologija, možete jednostavno i jednostavno biti u mogućnosti ne samo obnoviti, čini se već zauvijek izgubiti kvalitetne fotografije, ali čak i obojiti ih, kao i stvoriti udobne i vizualne foto galerije. Za to, nijedna skupa oprema i stručnjaci visoke klase nisu potrebni - dovoljno kućnog računala i knjigu koju držite u rukama.

preuzimanje datoteka

R. Gonzalez, R. Woods. Digitalna obrada slike. 2005. godine. 1071 str. DJVU. 14,4 MB.
Monografija otkriva osnovne pojmove i metodologiju obrade računalne slike, daje osnovu za daljnje proučavanje ovog višestrukog i brzo razvijanja područja. Knjiga je jedna od najpopularnijih u svijetu i punim udžbenicima u teoriji i metodama digitalne obrade video informacija. Mnogi od algoritama u njoj se provode u široko poznatim računalnim paketima za obradu računala. Razmatraju se sve glavne smjerove prerade i analize slika, uključujući temelje teorije percepcije i registracije video informacija, metode filtriranja, valovite transformacije, poboljšanja, obnove i kompresije crnih i bijelih i boja. Također se raspravlja o pitanjima segmentacije, prepoznavanju slika, opisima i prezentaciji dijelova, morfološka analiza slike. Svi dijelovi su popraćeni velikim brojem primjera i ilustracija. Knjiga je namijenjena znanstvenicima i profesionalnim programerima, stručnjacima za dizajn računala, studenata i nastavnika. Knjiga je stalno rangirana na Amazon.com rang prodaje i široko se koristi od strane programera i dizajnera.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Zalmanzon L.A. Fourier transformacija, Walsh, Haar i njihova primjena u upravljanju, komunikacijama i drugim područjima. 1989. 496 str. DJVU. 8.9 MB.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Vlan Zverev, a.a. Strombov. Odabirom signala od numeričkih metoda. 2001. godine. 186 str. DJVU. 3,9 MB.
Razmatraju se spektralne, korelacijske i cepstralne metode za oslobađanje signala iz ometanja u originalnim inventara i numeričkim eksperimentima. Među njima: označavanje i mjerenje parametara signala kada je objekt lokacije na lumenu; kompresija u vremenu uskogjednakosti signalom pretvaranjem njegovog spektra; eliminacija signalnih narušavanja uzrokovanih multipatom, koristeći samo iskrivljeni signal (slijepa konja); Postupak za određivanje kašnjenja pulsa, fluktuiranjem u obliku; Istraživanje razmnožavanja valova pomoću M-sekvence i drugih. Numerički izračuni s programima su 37 programa u paketu Mathcad 6.0plus. Knjiga je napisana na temelju predavanja i namijenjena je studentima, diplomskim studentima i stručnjacima koji su zainteresirani za numeričke metode za signale na pozadini smetnji.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

MetSky L.M. Matematičke metode prepoznavanja slike. Tečaj predavanja. F-T Namik Moskovsko državno sveučilište, Odjel za MMP. 2002. 85 p_df. 732 KB.
Sadržaj:
1. zadatak priznavanja. 2. Klasifikacija temeljena na teoriji Bayesov rješenja. 3. Linearni klasifikator. Algoritam Perheppon. 4. Optimalno odvajanje hiperplane. 5. Nelinearni klasifikator. Višeslojni perceptron. 6. način potencijalnih funkcija. 7. Komantske metode za rješavanje zadataka prepoznavanja. 8. Klasifikacija na temelju usporedbe sa standardom. 9. Kontekstualno ovisna o klasifikaciji. 10. Odabir znakova. 11. Metode za generiranje znakova. 12. Obuka u presedanima (za vapnik, Chervonenkis).

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Oppenheim A., Shafer R. digitalna obrada signala. 2006. 856 str. DJVU. 12,5 MB.
Knjiga koja je ponudila vašoj pozornosti je druga reciklirana objavljivanje svjetski poznatog klasičnog tutorial "digitalna obrada signala", objavljenih 1975. godine. Detaljan je tečaj o diskretnoj obradi signala, koji se prodaje nekoliko godina na Institutu za tehnologiju Massachusetts. Udžbenik je posvećen matematičkim algoritmima koji se provode u diskretnim sustavima. To je izostavio složene dokaze o matematičkim izjavama, ali sve tehnike i metode ilustriraju brojni primjeri i zadaci.
Knjiga će biti korisna i studentima koji ovladaju stavkom i programerima i inženjerima sustava.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Yukioto Sato. Procesiranje signala. Prvi sastanak. 2000. godine. 172 str. DJVU. 1.4 MB.
Kao što se može vidjeti iz imena, knjiga će biti veličanstvena pronalaska za novak stručnjaka u području obrade digitalnih signala. Većina članaka i knjiga o temi digitalnih signala razumljiva je samo čitatelju u matematici. U ovoj knjizi autori su pokušali propustiti vrste važnih matematičkih suptilnosti, tako da čitatelj nije imao dojam kao da je nešto skriveno od njega, ne bi rekao.
Odvojeni dijelovi ove knjige na prvom trimeru čini se, međutim, kada pažljivo učenje postaje jasno da postoji mnogo temeljnih koncepata kontakta. Stoga, kako bi se asimilirao osnovni materijal, prvo, možda ćete morati raditi, ali čim se nosite s njom, svi sadržaji će općenito postati jasniji.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Yukioto Sato. Bez panike! Digitalna obrada signala. 2010. 176 str. DJVU. 14,4 MB.
Knjiga je vodič za fascinantan svijet digitalne obrade signala. U živahnom i vizualnom obliku postoje pitanja predstavljanja signala i metoda za njihovu matematičku obradu.
Unatoč prividnoj jednostavnosti, knjiga odmah uvodi tako složene koncepte kao funkciju korelacije i fourier serije, diskretne i brze Fourier transformacije, kao i s drugim metodama obrade digitalnih signala.
Dizajniran za širok raspon čitatelja koji žele ovladati metodama digitalne obrade signala. Korisno je ne samo školske djece i studenata, nego i njihovim učiteljima.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

Sergienko ab Digitalna obrada signala. Uch. Paos. 2002. 606 str. DJVu. 11,3 MB.
Knjiga je osnovni signal za obradu digitalnog signala. Ona postavlja osnove teorije diskretnih signala i sustava, metode spektralne analize i filtriranje diskretnih signala se razmatraju, algoritmi sinteze diskretnih filtera, učinak kvantizacijskih učinaka i konačnu točnost izračuna za rad digitalnog uređaji, kao i modulacijske metode koje se koriste za prijenos digitalnih informacija. Uvodna poglavlja posvećena su osnove analize signala i teorije analognih sustava. Materijal je postavljen kako bi se jasno pokazao kako bi pokazao suštinu algoritama, njihov odnos i primjene. Teoretske informacije popraćene su primjerima primjene algoritma o kojima se raspravljalo o korištenju MATLAB sustava i njegovoj obradi signala, komunikacijskim i filtriranim dizajnom ekspanzijskog paketa.
Knjiga je priznata kao udžbenik za studente viših obrazovnih ustanova, učenika u smjeru obuke diplomskih stručnjaka "informatike i računalne tehnike", nastavnici, znanstvenici, programeri i svi koji su zainteresirani za računalnu obradu signala i drugih podataka.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

NOVI. D. Salon. Kompresija podataka, slike i zvuk. 2004. 366 str. DJVU. 4,4 MB.
Opis: U studijskom priručniku, i opće ideje i temelje teorije kompresije informacija i praktične metode s detaljnim opisom specifičnih algoritmi kompresije za različite vrste digitalnih podataka su navedeni. Opći pojmovi su vrlo strogo i na temelju jasnih znanstvenih načela. Svi algoritami su ilustrirani detaljnim primjerima, opremljenim tablicama, dijafrakama i crtežima. Knjiga raspravlja o različitim metodama kompresije najrazličitijih informacija: tekstove, grafičke slike, zvuk, animaciju, digitalizirane audio i video podatke. Priručnik pruža mnoge popularne standarde i standarde kompresije, kao što su JPEG, MPEG, koji su često popraćeni programima spremnih za korištenje za MATLAB sustav.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

V.t. Fisenko, t.y. Fisenko. Prepoznavanje računala i obrada slike. Uch. korist. 2008. 182 pdf. 6,1 MB.
Smatra se matematičkim modelima slika, kriterijima za kvalitetu slike. Opisane su glavne algoritme za digitalnu obradu i prepoznavanje slika, uključujući osnove transformacija svjetline, pretvaranje koordinatnih prostora boja, prostorne i frekvencije filtriranje, morfološke operacije, kodiranje, segmentaciju i klasifikaciju, kao i analiza slike.
Dizajniran za učenike u učenju u smjeru pripreme 200600 - "Photonics i Popineformatika".

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , .preuzimanje datoteka

B. Yane. Digitalna obrada slike. 2007. 584 str. DJVU. 12.3 MB.
Knjiga pruža potpuni pregled procesa obrade od dobivanja slike prije dodjele podataka podataka. Svako poglavlje uključuje vježbe koje će pomoći ocijeniti razumijevanje materijala, razviti vještine i dati ideju o stvarnim zadacima vezanim za obradu slike. Veliki broj interaktivnih vježbi pokriva sve teme u ovom priručniku.
5. izdanje je u potpunosti ispravljeno i prošireno. Sav materijal je sada postavljen u 20 poglavlja umjesto 16. Otprilike jedna trećina knjige označena je kao dodatni materijal. Dakle, možete brzo i sustavno proučavati glavni materijal i naknadno proširiti svoje znanje kontaktiranjem posebnih tema zainteresiranih.

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , preuzimanje datoteka

• SADRŽAJ:
  Predgovor znanstvenog urednika prijevoda (12).
  Predgovor na engleskom publikaciji (15).
  Zahvalnost (19).
  O autorima (20).
  Poglavlje 1. Uvod (23).
  1.1. Što je digitalna obrada slike? (23).
  1.2. Podrijetlo digitalne obrade slika (26).
  1.3. Primjeri primjena digitalne obrade slika (31).
  1.3.1. Formiranje slika s gama zrakama (33).
  1.3.2. X-ray slike (35).
  1.3.3. Slike u ultraljubičastom rasponu (37).
  1.3.4. Slike u vidljivim i infracrvenim bendovima (38).
  1.3.5. Slike u mikrovalnoj pećnici (48).
  1.3.6. Slike u rasponu radio vala (48).
  1.3.7. Primjeri koji ilustriraju druge načine za formiranje slika (49).
  1.4. Glavne faze obrade digitalne slike (56).
  1.5. Komponente sustava za obradu slike (60).
  Zaključak (64).
  Veze i literatura za daljnju studiju (65).
  Poglavlje 2. Osnove digitalnog zastupanja slika (73).
  Uvod (73).
  2.1. Elementi vizualne percepcije (74).
  2.1.1. Struktura ljudskog oka (74).
  2.1.2. Formiranje slike u oku (78).
  2.1.3. Prilagodba svjetline i kontrastna osjetljivost (79).
  2.2. Svjetlo i elektromagnetski spektar (85).
  2.3. Slike za čitanje i prijavu (89).
  2.3.1. Registracija slika s jednim senzorom (90).
  2.3.2. Registracija slika pomoću linije senzora (92).
  2.3.3. Registracija slika pomoću matrice senzora (94).
  2.3.4. Jednostavan model formiranja slike (96).
  2.4. Diskretizacija i kvantizacija slike (98).
  2.4.1. Glavni pojmovi koji se koriste u uzorkovanju i kvantizaciji (99).
  2.4.2. Prezentacija digitalne slike (102).
  2.4.3. Razlučivost prostorne i svjetline (105).
  2.4.4. Moire efekti i nametanje spektra (112).
  2.4.5. Povećajte i smanjite digitalne slike (114).
  2.5. Neke temeljne odnose između piksela (117).
  2.5.1. Susjedi zasebnog elementa (117).
  2.5.2. Priručnica, povezanost, područje i granice (118).
  2.5.3. Mjere udaljenosti (120).
  2.5.4. Elementarne operacije na slikama (122).
  2.6. Linearne i nelinearne transformacije (123).
  Zaključak (123).
  Veze i literatura za daljnju studiju (124).
  Zadatke (125).
  Poglavlje 3. Metode poboljšanja prostora (131).
  Uvod (131).
  3.1. Preduvjeti (132).
  3.2. Neke velike transformacije gradacije (135).
  3.2.1. Pretvorba slike u negativno (135).
  3.2.2. Logaritamska transformacija (137).
  3.2.3. Snaga transformira (138).
  3.2.4. Party linearne funkcije transformacije (143).
  3.3. Modifikacija histograma (148).
  3.3.1. Izjednačavanje histograma (150).
  3.3.2. Dovođenje histograma (histogramski zadatak) (158).
  3.3.3. Lokalno poboljšanje (167).
  3.3.4. Pomoću statistike histograma za poboljšanje slike (169).
  3.4. Poboljšanje na temelju aritmetičkih i logičkih operacija (175).
  3.4.1. Oduzimanje slika (177).
  3.4.2. Prosječno slika (180).
  3.5. Osnove prostornog filtriranja (185).
  3.6. Zaglađivanje prostornih filtera (189).
  3.6.1. Linearni filteri za izglađivanje (190).
  3.6.2. Filteri na temelju redne statistike (194).
  3.7. Filtri za podizanje prostora (196).
  3.7.1. Osnove (197).
  3.7.2. Poboljšanje slika pomoću drugog derivata: Laplacian (200).
  3.7.3. Poboljšanje slika koristeći prve derivate: gradijent (209).
  3.8. Kombiniranje metoda prostornog poboljšanja (213).
  Zaključak (219).
  Linkovi i književnost za daljnju studiju (219).
  Zadatke (220).
  Poglavlje 4 Način poboljšanja slike (228).
  4.1. Preliminarne primjedbe (229).
  4.2. Uvod u Fourier analiza. Ugrađena domena transformacije i frekvencije (231).
  4.2.1. Jednodimenzionalna ugrađena transformacija i njegova žalba (231).
  4.2.2. Dvodimenzionalni DPF i njegova žalba (238).
  4.2.3. Flutriranje frekvencije (242).
  4.2.4. Usklađenost između filtriranja u prostornoj regiji i filtriranja u frekvencijskoj domeni (249).
  4.3. Filteri za izravnavanje frekvencije (257).
  4.3.1. Idealni nisko frekvencijski filteri (257).
  4.3.2. Partsworth niske frekvencije filtri (265).
  4.3.3. Gaussovi filtri niskog frekvencije (268).
  4.3.4. Dodatni primjeri filtriranja niskog frekvencije (269).
  4.4. Frekvencijski polje Podizanje filtara (273).
  4.4.1. Idealni filteri visoke frekvencije (274).
  4.4.2. Filtri visoki Partsworth (277).

Sažetak Izdavač: Monografija otkriva osnovne pojmove i metodologiju obrade računalne slike, daje osnovu za daljnje proučavanje ovog višestrukog i brzo razvijanja područja. Knjiga je jedna od najpopularnijih u svijetu i punim udžbenicima u teoriji i metodama digitalne obrade video informacija. Mnogi od algoritama u njoj se provode u široko poznatim računalnim paketima za obradu računala.
Razmatraju se sve glavne smjerove prerade i analize slika, uključujući temelje teorije percepcije i registracije video informacija, metode filtriranja, valovite transformacije, poboljšanja, obnove i kompresije crnih i bijelih i boja. Također se raspravlja o pitanjima segmentacije, prepoznavanju slika, opisima i prezentaciji dijelova, morfološka analiza slike. Svi dijelovi su popraćeni velikim brojem primjera i ilustracija.
Knjiga je namijenjena znanstvenicima i profesionalnim programerima, stručnjacima za dizajn računala, studenata i nastavnika.

Ova publikacija je rezultat značajne obrade knjige "Digitalna obrada slika" (Gonzalez i Wintz, 1977. i 1978., Gonzalez i Woods, 1992 i 2002). Jedan od najvažnijih razloga popularnosti knjige, koji je za više od 30 godina svjetski lider u svom području - visok stupanj fokusa autora za promjenu obrazovnih potreba čitatelja. Trenutačna publikacija temelji se na najopsežnijem studija čitateljstva. Kao i prije, glavni ciljevi knjige služe kao uvod u osnovne pojmove i metode digitalne obrade slika, kao i za stvaranje osnove za naknadnu studiju i provođenje neovisnih istraživanja u ovom području. Svi dijelovi su popraćeni velikim brojem primjera i ilustracija. Knjiga je namijenjena istraživačima, profesionalnim programerima, stručnjacima za dizajn računala, studentima i nastavnicima. Knjiga je stalno rangirana na Amazon.com rang prodaje i široko se koristi od strane programera i dizajnera.

Rad pripada žanru: drugo. Objavljen je 2012. godine od strane izdavačke kuće Tehnologija. Knjiga je uključena u "svijet digitalne obrade". Na našoj web-lokaciji možete preuzeti knjigu "Digitalna obrada slike" u FB2, RTF, EPUB, PDF, TXT formatu ili čitati online. Ocjena knjige je 5 od 5. Ovdje možete pročitati i recenzije čitatelja koji su već upoznati s knjigom i saznaju njihovo mišljenje. U online trgovini našeg partnera možete kupiti i pročitati knjigu u papirnoj verziji.

Monografija je dizajnirana za one. Tko želi svladati metode obrade slika u kratkom vremenu koristeći Matlab paket.
Knjiga je podijeljena u 12 poglavlja koja pokriva najvažnija područja obrade slika: prebacivanje gradacije, linearno i nelinearno prostorno filtriranje, valovi, filtriranje u frekvencijskoj domeni, oporavak, registraciju, kompresiju, morfološku obradu, segmentaciju, prezentaciju i opis područja i granice slike, kao i prepoznavanje objekata i obrade slika boja.
Knjiga će biti korisna za svakoga tko želi ovladati praktičnim vještinama za rad sa slikama, posebno stručnjacima u daljinskim očima, digitalnoj televiziji, računalnoj mikroskopiji, sigurnosnim sustavima, programerima i dizajnerima.

1. poglavlje Uvod
1.1. Neke temelje
1.2. Što je digitalna obrada slike?
1.3. Matlab sustav i alatni okvir za obradu slika
1.4. Zadaci za obradu slika
1.5. O web stranici ove knjige
1.6. Oznake
1.7. Matlab radno okruženje
1.7.1. Matlab desktop
1.7.2. Stvaranje M-datoteke u Matlab Editor
1.7.3. Potvrda o pozivanju
1.7.4. Spremanje i učitavanje radnog prostora
1.8. Kako se organiziraju linkovi
zaključci

Poglavlje 2. Digitalne slike u Matlab
Uvod
2.1. Prezentacija digitalnih slika
2.1.1. Koordinatni sporazum
2.1.2. Slika kao matrica
2.2. Učitavanje slika
2.3. Prikaz prikaza slike
2.4. Spremanje slika
2.5. Nastave podataka
2.6. Vrste slika
2.6.1. Polutonske slike
2.6.2. Binarne slike
2.6.3. Ponovno o terminologiji
2.7. Pretvorite podatke o klasi i slike slike
2.7.1. Pretvori klase podataka
2.7.2. Pretvorite klase i vrste slika
2.8. Indeksiranje
2.8.1. Indeksiranje vektora
2.8.2. Matrice indeksiranja
2.8.3. Na dimenziji ruku
2.9. Neke važne standardne nizove
2.10. Uvod u programiranje m-funkcija
2.10.1. M-datoteke
2.10.2. Operateri
2.10.3. Upravljanje računalnim tokovima
2.10.4. Optimizacija programa programa
2.10.5. Interaktivni ulaz / izlaz
2.10.6. Kratak uvod u mješovite nizove i strukture
zaključci

Poglavlje 3. Pretvorba svjetline slike i prostor za pročišćavanje
Uvod
3.1. Neke osnove
3.2. Pretvaranje svjetline slika
3.2.1. Imadjust funkcija
3.2.2. Logaritamska konverzija i konverzija kontrasta proteže
3.2.3. Neke svjetline pretvorbe m-funkcije
3.3. Obrada histograma i funkcije zgrada
3.3.1. Polaganje i izgradnju histograma
3.3.2. Histogram jednakog utjecaja
3.3.3. Histogram stane (specifikacija)
3.4. Prostorna filtracija
3.4.1. Linearna prostorna filtracija
3.4.2. Nelinearna prostorna filtracija
3.5. Standardni prostorni filtri iz IPT paketa
3.5.1. Linearni prostorni filteri
3.5.2. Nelinearni prostorni filteri
zaključci

Poglavlje 4. Obrada u domeni frekvencije
Uvod
4.1. Dvodimenzionalna diskretna fourierova transformacija
4.2. Izračun i vizualizacija dvodimenzionalne DFT-a u Matlab
4.3. Filtriranje u frekvencijskoj domeni
4.3.1. Osnovni koncepti
4.3.2. Glavni koraci filtracije u frekvencijskoj domeni
4.3.3. M-funkcija za filtriranje u frekvencijskoj domeni
4.4. Izgradnja filtera u domeni frekvencije na prostornim filtrima
4.5. Izravna konstrukcija filtera u domeni frekvencije
4.5.1. Izgradnja rešetki polja za uporabu u filtrima u frekvencijskoj domeni
4.5.2. Niskofrekventni filtri
4.5.3. Građevinske grafikone okvira krugova i površina
4.6. Frekvencija filtriranje oštrine
4.6.1. Osnove visokofrekventne filtracije
4.6.2. Filtriranje visoke frekvencije
zaključci

Poglavlje 5. Oporavak slike
Uvod
5.1. Simulacija procesa distorzije / oporavka slike
5.2. Modeli buke
5.2.1. Dodavanje funkcije Imnoise buke
5.2.2. Generiranje slučajne prostorne buke s datom raspodjelom
5.2.3. Periodična buka
5.2.4. Evaluacija parametara buke
5.3. Restauracija u prisutnosti jedne buke - prostornog filtriranja
5.3.1. Filtri za prostorne buke
5.3.2. Adaptivni prostorni filtri
5.4. Suzbijanje periodične buke filtracijom u frekvencijskoj domeni
5.5. Modeliranje funkcija iskrivljenja
5.6. Inverzna filtracija
5.7. Pobjednik filtracija
5.8. Filtriranje za izglađivanje metodom najmanjih kvadrata s komunikacijom
5.9. Algoritam Lucy Richardson Iterativni nelinearni oporavak
5.10. Slijepa dekonvulucija
5.11. Geometrijske konverzije i registracija slika
5.11.1. Prostorne transformacije
5.11.2. Primjena prostornih transformacija na slike
5.11.3. Registracija slika
zaključci

Poglavlje 6. Obrada slike boje
Uvod
6.1. Prezentacija slika u boji u Matlab
6.1.1. RGB slike
6.1.2. Indeksirane slike
6.1.3. Ipt funkcije za upravljanje RGB i indeksiranih slika
6.2. Pretvorbe u druge prostore boja
6.2.1. Prostor boja NTSC
6.2.2. Prostor boja YCBCR.
6.2.3. Prostor boja HSV.
6.2.4. Prostori boja CMY i CMYK
6.2.5. Prostor boja HSI
6-3. Osnove obrade slika u boji
6.4. Konverzije boja
6.5. Prostorno filtriranje slika u boji
6.5.1. Zaglađivanje slika u boji
6.5.2. Povećajte oštrinu slika u boji
6.6. Obradu u RGB vektorskom prostoru izravno
6.6.1. Otkrivanje kontura na slikama boja s gradijentom
6.6.2. Segmentacija u RGB vektorskom prostoru
zaključci

Poglavlje 7. Wavets
Uvod
7.1. Neke osnove
7.2. Brza transformacija valne duljine
7.2.1. FWT pretvorbe u paket Wavelet alata
7.2.2. FWT pretvorbe bez korištenja Wavelet Toolbox
7.3. Radite s strukturama razgradnje vale
7.3.1. Uređivanje Wavelet tollbox Wavelet tollbox paket
7.3.2. Odvojite koeficijenti raspadanja
7.4. Brzo preokrenuta valna duljina transformacija
7.5. Wavets pri obradi slika
zaključci

Poglavlje 8. Kompresija slike
Uvod
8.1. Neke osnove
8.2. Širodstvo
8.2.1. Kodove huffmana
8.2.2. Kodirajući huffman
8.2.3. Dekodirajući huffman
8.3. Interpixel redundancija
8.4. Vizualna redundancija
8.5. JPEG standardi kompresije
8.5.1. JPEG.
8.5.2. JPEG 2000.
zaključci

Poglavlje 9. Morfološka obrada slika
Uvod
9.1. Preliminarne informacije
9.1.1. Osnovni pojmovi postavljene teorije
9.1.2. Binarne slike, setovi i logičke operacije
9.2. Dilatacija i erozija
9.2.1. Dilatacija
9.2.2. Raspadanje elemenata za formiranje strukture
9.2.3. Funkcija streljaka
9.2.4. Erozija
9.3. Kombinacija dilatacije i erozije
9.3.1. Zamućenje i zatvaranje
9.3.2. Pretvoriti uspjeh, neuspjeh
9.3.3. Pomoću tablica za pretraživanje
9.3.4. BWMorph značajka
9.4. Dodjela spojene komponente
9.5. Morfološka rekonstrukcija
9.5.1. S pogledom na rekonstrukciju
9.5.2. Punjenje rupa
9.5.3. Čišćenje od graničnih objekata
9.6. Polutonski morfologija
9.6.1. Dilatacija i erozija
9.6.2. Zamućenje i zatvaranje
9.6.3. Rekonstrukcija
zaključci

Poglavlje 10. Segmentacija slike
Uvod
10.1. Otkrivanje točaka, linija i kapi
10.1.1. Otkrivanje točaka
10.1.2. Detekcija linije
10.1.3. Detekcija razlika pomoću funkcije ruba
10.2. Otkrivanje linija pomoću konverzije HAF-a
10.2.1. Pronalaženje hof transformacije max
10.2.2. Pretvorba Halfta prilikom otkrivanja linija i vezanja
10.3. Treshold
10.3.1. Globalna obrada praga
10.3.2. Liječenje prilagodljivim pragom
10.4. Segmentacija za pojedina područja
10.4.1. Formulacija problema
10.4.2. Rastuće regije
10.4.3. Područja odvajanja i spajanja
10.5. Segmentacija pretvaranjem vode
10.5.1. Segmentacija na vodama pomoću konverzije udaljenosti
10.5.2. Segmentacija na vodama s gradijentima
10.5.3. Korištenje markera tijekom segmentacije na vodama
zaključci

Poglavlje 11. Prezentacija i opis
Uvod
11.1. Preliminarne informacije
11.1.1. Mješoviti nizovi i strukture
11.1.2. Neke dodatne funkcije Matlab i IPT
11.1.3. Neke osnovne utilita m-funkcije
11.2. Zastupanje
11.2.1. Lančani kodovi
11.2.2. Aproksimacija slomljene linije minimalne duljine
11.2.3. Potpis
11.2.4. Granični segmenti
11.2.5. Oslovy regije
11.3. Deskriptori granica
11.3.1. Neke jednostavne deskriptore
11.3.2. Brojke numeriranja
11.3.3. Fourier deskriptori
11.3.4. Statističke značajke
11.4. Regije deskriptora
11.4.1. Funkcija regija
11.4.2. Tekstura
11.4.3. Trenutak invarijanta
11.5. Koristite glavnu komponentu kada opisujete slike
zaključci

Poglavlje 12. Prepoznavanje objekta
Uvod
12.1. Neke osnove
12.2. Izračun udaljenosti u Matlab
12.3. Priznavanje koristeći teoriju rješenja
12.3.1. Formiranje znakova znakova
12.3.2. Mapiranje slika pomoću klasifikatora na minimalnoj udaljenosti
12.3.3. Korelirana usporedba
12.3.4. Statistički optimalne klasifikatore
12.3.5. Sustavi prilagodljivih učenja
12.4. Konstrukcijsko prepoznavanje
12.4.1. Rad s redovima u Matlabu
12.4.2. Odgovarajući niz
zaključci

Dodatak A.
Uvod
A.1. Ipt i diplumske funkcije
A.2. Matlab funkcije

Dodatak B.
Uvod
B.1. Izgradnja grafičkog sučelja led
B.2. Programabilno sučelje led
B.2.1. Program inicijalizacije programa
B.2.2. Otvaranje prozora i izlaz funkcija
B.2.3. Funkcije prozora
B.2.4. Funkcije poziva

Dodatak B.
Uvod

Bilo bi korisno podijeliti materijal naveden u kasnijim poglavljima u dvije velike kategorije navedene u odjeljku 1.1: Metode u kojima su slike dostupne na ulazu i na izlaz i metode gdje se slike primljuju na ulazu i znakove i atribute Odabrani na izlazu javljaju se na temelju tih slika. Ova organizacija materijala knjige se svede na krug prikazanog na Sl. 1.23. Ova shema ne znači da se svaki od opisanih postupaka koristi na sliku, naprotiv, cilj je bio prenijeti načela svih metoda obrade koje se mogu primijeniti na slike za različite svrhe i, eventualno, s različitim dobivenim rezultatima. Rasprava provedena u ovom odjeljku može se promatrati kao kratak pregled materijala koji je predstavljen u ostatku knjige.

Sl. 1.23 - Glavne faze obrade digitalnih slika

Registracija slika - prvi od postupaka prikazanih na Sl. 1.23. Rasprava provedena u odjeljku 1.3 daje neke upute o mogućim izvorima digitalnih slika, međutim, ova tema je mnogo detaljnija u poglavlju 2, gdje se također uvodi broj osnovnih pojmova koji se odnose na digitalne slike i koriste se i dalje u cijeloj knjizi. Imajte na umu da registracija slike može biti vrlo jednostavna kao u slučaju kada je izvorna slika već u digitalnom obliku. U općem slučaju, pozornica registracije slike uključuje određenu preciznost, na primjer, skaliranje.

Poboljšanje slike To je jedan od najjednostavnijih i impresivnih područja digitalne obrade slika. U suštini, ideja identificiranja slabo razlikovanih dijelova ili jednostavno naglašavajući karakteristike interesa na izvornoj slici. Poznati primjer poboljšanja je poboljšati kontrast slike, jer kao rezultat toga izgleda bolje. " Važno je imati na umu da je poboljšanje kvalitete vrlo subjektivno područje u obradi slike. Dva poglavlja su posvećena ovoj temi, ali ne zato što je poboljšanje slika važnije od drugih navedenih u knjizi, a budući da koristimo ovu temu za predstavljanje čitatelja tehnike koju ćemo pridržavati se oba naknadna poglavlja. Dakle, umjesto predstavljanja u posebnom poglavlju svih preliminarnih početnih informacija sa stajališta matematike, uvodemo niz potrebnih matematičkih pojmova, ilustrirajući ih u odnosu na poboljšanje slika. S ovim pristupom, čitatelj će ispuniti ove koncepte u kontekstu obrade slika. Dobar primjer toga je Fourier transformacija, koja se upisuje u poglavlje 4, ali se ovo načelo koristi iu drugim poglavljima knjige.

Oporavak slike - Ovo područje također povezano s povećanjem vizualne kvalitete slike, međutim, za razliku od samog poboljšanja, od kojih su kriteriji subjektivni, oporavak slike je objektivan u smislu da se metode oporavka slike temelje na matematičkom ili probabilističke modele izobličenja slike. Naprotiv, poboljšanje slika temelji se na subjektivnim preferencijama ljudske percepcije, koje se odnose na činjenicu da se smatra "dobrim" rezultatom poboljšanja.

Obrada slike u boji Stekao je posebnu važnost zbog značajnog proširenja korištenja slika boja na internetu. Poglavlje 5 određuje brojni temeljni koncepti koji se odnose na modele boja i glavne vrste digitalne konverzije boja. Boja se također koristi u kasnijim poglavljima kao osnova za dodjelu slikom nekih od značajki interesa.

Wavets formiraju temelj za predstavljanje slika s nekoliko stupnjeva rezolucije istovremeno. Konkretno, ova jedinica se koristi u knjizi u odnosu na kompresiju slikovnih podataka, kao i za izgradnju piramidalne prikaze, u kojoj je slika u fastiniranju na svim manjim fragmentima.

KompresijaKako slijedi iz samog naslova, odnosi se na metode za smanjenje količine memorije potrebne za spremanje slike ili sužavanje propusnosti kanala potrebnog za njezin prijenos. Iako je tehnika uređaja za pohranu u proteklom desetljeću značajno poboljšana, ne može se reći o propusnosti komunikacijskih linija. To je osobito istinito u odnosu na informacije na internetu, gdje je vizualna komponenta značajan element sadržaja. S kompresijom slika, poznato je (možda bez davanja u ovom izvješću) većina korisnika računala naiđenih u grafičkoj datoteci imena na određene ekstenzije; Na primjer, JPG se koristi u standardu kompresije slike koje je razvila zajednička skupina fotografskih stručnjaka - JPEG).

Morfološki tretman Povezano s alatima za izdvajanje takve slike komponente koja može biti korisna za predstavljanje i opisivanje obrasca. Materijal dao u ovom poglavlju daje osnovu prijelaza iz procesa koji imaju sliku na izlazu na procese koji imaju atribute slike na izlazu kako je navedeno u odjeljku 1.1.

Segmentacija Dijeli sliku kompozitnih dijelova ili objekata. Općenito, automatska segmentacija pripada broj najtežih zadataka digitalne obrade slika. Nepotrebno u frakcijskoj segmentaciji vodit će proces rješavanja zadatka obrade slike na složeni put ako želite identificirati objekte odvojeno. S druge strane, nema dovoljno detaljne ili pogrešne segmentacije gotovo neizbježno dovesti do pogrešaka u završnoj fazi obrade. Općenito, točnija segmentacija, to su veće šanse za uspjeh u prepoznavanju.

Zastupanje i opis Gotovo uvijek slijedi izravno iza koraka segmentacije, na izlazu od kojih obično postoje samo netretirani pikseli podaci koji ili čine granicu regije (tj. Više piksela koji odvajaju jedno područje slike iz drugog) ili predstavljaju sve točke regije. U oba slučaja potrebno je pretvoriti podatke u obrazac koji je prikladan za obradu računala. Prva odluka o tome jesu li ti podaci trebali biti prikazani u obliku granica područja ili regija. Prezentacija granica pogodna je za one slučajeve kada je fokus vanjska obilježja oblika područja, kao što su kutovi i zavoji. Zastupanje područja je prikladnija ako je naglasak na unutarnjim svojstvima objekata, na primjer, teksturu ili skeletni oblik. U nekim aplikacijama, ovi podnesci se međusobno nadopunjuju. Izbor metode prezentacije samo je dio odluke o pretvaranju "podataka sirovih piksela u obrazac prikladan za daljnju obradu računala. Metoda opisivanja podataka i dalje se mora specificirati u kojem bi znakovi interesa bili napravljeni u izradi. Izgradnja opis, inače nazvan odabir značajki, povezan je s dodjelom atributa koji bi izrazili svoj interes za kvantitativne informacije ili bi mogle poslužiti kao osnova za razlikovanje objekata.

Priznanje To je proces koji dodjeljuje identifikator nekom objektu (na primjer, "vozilo") na temelju njezinih deskriptora. Kao što je detaljno objašnjeno u odjeljku 1.1, vjerujemo da se slika digitalne obrade slika završava razvojem metoda prepoznavanja pojedinih objekata.

Do sada se ništa nije rečeno o potrebi za priori znanje ili, u smislu sl. 1.23, odnos između baze znanja i liječenja obrade. Zapravo, znanje o problemu, tj. Baza znanja je na neki način kodirana unutar samog sustava za obradu slike. Ovo znanje može biti vrlo jednostavno, kao detaljan pokazatelj slika slike, gdje ste zainteresirani za informacije, koje će ograničiti područje pretraživanja. Baza znanja također može biti vrlo teška, kao, na primjer, međusobno povezani popis sve najvjerojatnije propisuje u problemu kontroliranja materijala ili bazu podataka satelitske slike određenog područja s visokom razlučivošću u primijenjenim zadacima otkrivanja promjena u području. Osim činjenice da baza znanja upravlja radom svakog modula za obradu, također kontrolira interakciju između modula. Ova razlikovna značajka prikazana je na Sl. 1.23 s dvosmjernim strelicama između modula za obradu i baze znanja, za razliku od jednosmjerne strelice koje povezuju module za obradu.

Iako ne raspravljamo u ovom mjestu zadatak vizualizacija Slike, važno je imati na umu da na izlazu bilo kojeg od onih prikazanih na Sl. 1.23 Faze mogu prikazati rezultate obrade. Također imamo i da ne u svim aplikacijskim zadacima obrade slika zahtijeva da sva složenost interakcije podrazumijeva sl. 1.23. U stvari, u nekim slučajevima, niti svi ovi moduli nisu potrebni. Na primjer, poboljšanje slika za vizualnu interpretaciju od strane osobe rijetko treba koristiti bilo koje druge faze od broja prikazanog na Sl. 1.23. Općenito, međutim, to je veća složenost zadatka obrade slika, to je veće procese treba biti uključen u rješavanje ovog problema.

Izvor: Gonzalez R., Woods R. Digitalna obrada slike. - M.: Tehnografija, 2005. - 1072 str. (Poglavlje 1, Dio 4 - str. 56-60)