Prelucrarea imaginilor digitale. Gonzalez R., Woods R., Eddins C. Prelucrarea imaginilor digitale în imaginile de prelucrare a mediului Matlab Gonzalez
Toate cărțile pot fi descărcate gratuit și fără înregistrare.
NOU. AIFFER, JERVIS .. Proiectarea sistemelor digitale mixte de procesare a semnalelor. 2004. 989 p. Djvu. 9,5 MB.
Această carte este concepută în primul rând pentru practicieni - ingineri electronici, programatori, persoane implicate în comunicații, computere și dispozitive electronice. Deși fundațiile teoretice sunt prezentate în suma necesară (fără a cunoaște principiile de bază, este imposibil să se lucreze cu sistemele digitale), accentul principal se face în continuare cu privire la dezvoltarea practică a dispozitivelor digitale moderne care pot fi utilizate în sfera militară și biomedicina , Telecomunicații și CD-uri, procesarea imaginilor și televiziunea digitală. Pentru o asimilare mai completă a materialului prezentat din carte, exemplele sunt exemple detaliate, sunt furnizate informații de referință și sunt propuse sarcini pentru o soluție independentă.
Cartea poate fi utilizată ca un manual la pregătirea specialiștilor aplicați.
Descarca
NOU. Richard Lyons. Prelucrarea semnalului digital. 2006. 656 p. Djvu. 11,4 MB.
Cartea este un tutorial pe semnalele digitale scrise de o limbă clară, echipată cu un număr suficient de ilustrații și exemple vizuale. Acesta conține o scurtă introducere la aparatul matematic necesar (inclusiv transformările Z-Transform, Laplace și Hilbert, statistici), în principiile reprezentării motorului semnalelor (formate binare), consideră problemele periodice de discretizare. Capitolele individuale sunt dedicate transformărilor discrete și rapide Fourier. În secțiunea de filtrare digitală, filtrele cu caracteristici finit și fără sfârșit, filtrele bazate pe eșantionarea frecvenței și filtrele interpolate KIH sunt luate în considerare în detaliu. Semnalele de cvadratură și o transformare completă de scădere sunt descrise.
Principii dezasamblate pentru conversia frecvenței de eșantionare necesare pentru proiectarea filtrelor de integrare polifazată și cascadă-pieptene. Semnalele medii (în domeniul timpului și frecvenței) - un capitol separat este dedicat coerentului și neco coerent. O mare parte a cărții este o colecție de sfaturi și "trucuri mici" în domeniul prelucrării semnalului digital. Este util pentru specialiștii novici și dicționarul terminologic făcut la aplicație.
Cartea se distinge prin claritatea construcției, verificarea atentă a exemplelor și un echilibru de complexitate / disponibilitate a materialului. Pentru ao citi, este suficient să aveți cunoștințe de bază din cursul universitar al analizei matematice.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
NOU. Walt Kester Editor. Proiectarea sistemelor de procesare a semnalelor mixte digitale. 2010. 330 p. Djvu. 11,5 MB.
Cartea este dedicată atât aspectelor teoretice, cât și aplicate de crearea sistemelor analogice de procesare a semnalelor digitale. Sunt luate în considerare problemele conversiei analogice și digitale-analogice, fundamentele procesării semnalului digital, filtrarea digitală, analizele spectrale sunt date. Un capitol separat este dedicat problemelor de proiectare, cum ar fi aspectul dispozitivului, plăcile de circuite imprimate, semnalele de transmisie pentru interfețele de mare viteză, blocarea blocurilor digitale și analogice.
Pentru inginerii și studenții de inginerie radio și alte specialități conexe.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
V. Goltzman. Prelucrarea semnalului digital. Digitize și retușați albumul foto. 2008. 160 pdf. 5.4 MB.
Cu siguranță aveți la praf acasă, nu un album foto cu vechi, decolorat, dar astfel de inimi scumpe prin fotografii. Copilăria, serviciul în armată, nunta - toate acestea puteți găsi pe cardurile foto îngălbenite. Cu câțiva ani în urmă, restabiliți astfel de fotografii și protejați-le de efectul timpului a fost pur și simplu imposibil. Dar astăzi, cu ajutorul tehnologiilor moderne, puteți fi cu ușurință și pur și simplu să puteți restabili, se pare că deja a pierdut fotografii de calitate, dar chiar să le vopsi, precum și să creeze galerii de fotografii confortabile și vizuale. Pentru aceasta, nu sunt necesare echipamente scumpe și specialiști de înaltă clasă - suficient calculatorul dvs. de acasă și cartea pe care o țineți în mâini.
Descarca
R. Gonzalez, R. Woods. Prelucrarea imaginilor digitale. Anul 2005. 1071 p. Djvu. 14,4 MB.
Monografia dezvăluie concepte de bază și metodologia de procesare a imaginilor computerului, oferă baza pentru a studia în continuare această zonă multilaterală și rapidă în dezvoltare. Cartea este una dintre cele mai cunoscute din lume și în manualele complete din teoria și metodele de procesare digitală a informațiilor video. Mulți dintre algoritmi care sunt prezentați în acesta sunt implementați în pachete bine cunoscute de procesare a calculatoarelor. Sunt luate în considerare toate principalele direcții de prelucrare și analiză a imaginilor, inclusiv fundamentele teoriei percepției și înregistrării informațiilor video, a metodelor de filtrare, a transformării de undă, a îmbunătățirii, a restaurării și a comprimării imaginilor alb-negru și color. Problemele de segmentare, recunoașterea imaginii, descrierile și prezentarea pieselor, analiza morfologică a imaginii sunt, de asemenea, discutate. Toate secțiunile sunt însoțite de un număr mare de exemple și ilustrații. Cartea este concepută pentru oamenii de știință și programatori profesioniști, specialiști în designul calculatorului, studenții și profesorii. Cartea este în mod constant clasată pe primul loc în clasamentul de vânzări Amazon.com și este utilizat pe scară largă de dezvoltatori și designeri.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Zalmanzon l.a. Transformarea Fourier, Walsh, Haar și aplicarea lor în management, comunicații și alte zone. 1989. 496 p. Djvu. 8,9 MB.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
V.A. Zverev, A.A. Strombov. Selectarea unui semnal din metode numerice. Anul 2001. 186 p. Djvu. 3.9 MB.
Sunt luate în considerare metodele spectrale, corelate și cepstrale pentru eliberarea semnalelor de la interferența utilizată în inventarul original și experimentele numerice. Printre acestea: evidențierea și măsurarea parametrilor semnalului atunci când locația obiectului pe lumen; comprimarea în momentul semnalului de bandă îngustă prin transformarea spectrului său; Eliminarea distorsiunilor semnal cauzate de multipat, folosind doar un semnal distorsionat (orb dat); Metoda de determinare a întârzierii pulsului, fluctuând sub formă; Investigarea propagării valurilor folosind secvențe M și altele. Calculele numerice cu programe sunt 37 de programe în pachetul Mathcad 6.0plus. Cartea este scrisă pe baza cursului de curs și este destinată studenților, studenților absolvenți și specialiști interesați de metode numerice pentru semnale pe fundalul interferențelor.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Mettsky l.m. Metode matematice de recunoaștere a imaginii. Curs de curs. F-T Namik Moscova Universitatea de Stat, Departamentul de MMP. 2002. 85 p_df. 732 kb.
Conţinut:
1. Sarcina de recunoaștere. 2. Clasificarea bazată pe teoria soluțiilor Bayesian. 3. Clasificatorul liniar. Algoritmul persheppon. 4. Hiperplane optime de separare. 5. Clasificatorul neliniar. Multistrat perceptron. 6. Metoda de funcții potențiale. 7. Metodele Comintete pentru rezolvarea sarcinilor de recunoaștere. 8. Clasificarea bazată pe comparație cu standardul. 9. Clasificare dependentă de context. 10. Selectarea semnelor. 11. Metode de generare a semnelor. 12. Instruirea în precedente (pentru Vapnik, Chervonenkis).
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Oppenheim A., Shafer R. Prelucrarea semnalului digital. 2006. 856 p. Djvu. 12,5 MB.
Cartea oferită atenției dvs. este cea de-a doua publicație reciclată a faimosului tutorial clasic "Prelucrarea digitală a semnalelor", publicată în 1975. A fost un curs detaliat privind prelucrarea discretă a semnalelor, predată de mai mulți ani la Institutul de Tehnologie din Massachusetts. Manualul este dedicat algoritmilor matematici implementați în sistemele discrete. Aceasta a omis dovezile complexe ale afirmațiilor matematice, dar toate tehnicile și metodele sunt ilustrate de numeroase exemple și sarcini.
Cartea va fi utilă atât pentru studenții care stăpânesc articolul și dezvoltatorii și inginerii de sistem.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Yukio Sato. Procesare a semnalului. Prima intalnire. Anul 2000. 172 p. Djvu. 1,4 MB.
Așa cum se poate vedea din nume, cartea va fi o descoperire magnifică pentru specialiști novici în domeniul prelucrării semnalului digital. Majoritatea articolelor și cărților pe tema semnalelor digitale sunt de înțeles numai cititorului din matematică. În această carte, autorii au încercat să nu rateze speciile de subtilități matematice importante, astfel încât cititorul să nu aibă o impresie ca și cum ceva a fost ascuns de el, el nu ar spune.
Secțiunile separate ale acestei cărți pe primul trimmer nu par a fi legate, totuși, atunci când învățarea atentă devine clar că există o mulțime de concepte fundamentale de contact. Prin urmare, pentru a asimila materialul de bază, mai întâi, poate că va trebui să lucrați, dar de îndată ce vă ocupați de el, tot conținutul va deveni, în general, mai clar.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Yukio Sato. Fără panică! Prelucrarea semnalului digital. 2010. 176 p. Djvu. 14,4 MB.
Cartea este un ghid pentru lumea fascinantă a procesării semnalului digital. Într-o formă plină de viață și vizuală, există probleme de prezentare a semnalelor și a metodelor pentru prelucrarea lor matematică.
În ciuda simplității aparente, cartea introduce imediat astfel de concepte complexe ca funcție de corelație și seria Fourier, transformarea discretă și rapidă Fourier, precum și cu alte metode de prelucrare a semnalului digital.
Proiectat pentru o gamă largă de cititori care doresc să stăpânească metodele de procesare a semnalului digital. Este util nu numai elevilor și studenților, ci și profesorilor lor.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
Sergienko Ab. Prelucrarea semnalului digital. UCH. Paos. 2002. 606 p. Djvu. 11,3 MB.
Cartea este un semnal de bază pentru procesarea semnalului digital. Ea stabilește elementele de bază ale teoriei semnalelor și sistemelor discrete, sunt luate în considerare metodele de analiză spectrală și filtrarea semnalelor discrete, algoritmii de sinteză a filtrelor discrete, efectele efectelor de cuantificare și precizia finală a calculelor la funcționarea digitală Dispozitive, precum și metode de modulare utilizate pentru a transmite informații digitale. Capitolele introductive sunt dedicate elementelor de bază ale analizei semnalelor și a teoriei sistemelor analogice. Materialul este stabilit pentru a fi demonstrat în mod clar pentru a demonstra esența algoritmilor, relația și aplicațiile lor. Informațiile teoretice sunt însoțite de exemple de implementare a algoritmilor discutate utilizând sistemul MATLAB și prelucrarea semnalului, pachetele de expansiune de comunicații și filtre de proiectare.
Cartea este admisă ca un manual pentru studenții instituțiilor de învățământ superior, studenți în direcția formării specialiștilor absolvenți "Tehnică informatică și computere", profesori, oameni de știință, programatori și toți cei care sunt interesați de procesarea informatică a semnalelor și a altor date.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
NOU. D. Salon. Comprimarea datelor, imaginile și sunetul. 2004. 366 p. Djvu. 4.4 MB.
Descriere: În manualul de studiu, ambele idei și fundații generale ale teoriei compresiei informațiilor și a metodelor practice cu o descriere detaliată a algoritmilor de compresie specifice pentru diferite tipuri de date digitale sunt stabilite. Conceptele generale sunt descrise destul de strict și bazate pe principii științifice clare. Toți algoritmii sunt ilustrați cu exemple detaliate, dotate cu mese, diaframe și desene. Cartea discută diverse metode de comprimare a celor mai diverse informații: texte, imagini grafice, sunet, animație, date audio și video digitizate. Manualul oferă multe dintre standardele populare și standardele de compresie, cum ar fi JPEG, MPEG, care sunt adesea însoțite de programe gata de utilizare pentru sistemul MATLAB.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
V.T. Fisenko, T.Y. Fisenko. Recunoașterea computerului și procesarea imaginilor. UCH. beneficiu. 2008. 182 pdf. 6,1 Mb.
Considerate modele matematice de imagini, criterii pentru calitatea imaginii. Principalele algoritmi de prelucrare digitală și recunoaștere a imaginii sunt descrise, inclusiv elementele de bază ale transformărilor luminozității, convertirea spațiilor de coordonate a culorilor, filtrarea spațială și de frecvență, operațiile morfologice, codificarea, segmentarea și clasificarea, precum și analiza imaginii.
Proiectat pentru studenții care lucrează în direcția pregătirii 200600 - "Photonics și Popineformatic".
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Descarca
B. Yane. Prelucrarea imaginilor digitale. 2007. 584 p. Djvu. 12,3 MB.
Cartea oferă o imagine de ansamblu a procesului de procesare de la obținerea unei imagini înainte de alocarea datelor datelor. Fiecare capitol include exerciții care vor ajuta la evaluarea înțelegerii materialului, dezvoltă abilitățile și vor da o idee despre sarcinile reale legate de procesarea imaginilor. Un număr mare de exerciții interactive acoperă toate subiectul luat în considerare în acest manual.
Ediția a 5-a este complet corectată și extinsă. Toate materialele sunt acum stabilite în 20 de capitole în loc de 16. Aproximativ o treime din carte este indicată ca un material suplimentar. Astfel, puteți studia rapid și sistematic materialul principal și extindeți-vă cunoștințele prin contactarea subiectelor speciale interesate.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Descarca
- CONŢINUT:
Prefața editorului științific al traducerii (12).
Prefață la publicația în limba engleză (15).
Recunoștință (19).
Despre autori (20).
Capitolul 1. Introducere (23).
1.1. Ce este procesarea imaginilor digitale? (23).
1.2. Originea procesării imaginilor digitale (26).
1.3 Exemple de aplicații de procesare a imaginilor digitale (31).
1.3.1. Formarea de imagini cu raze gamma (33).
1.3.2. Imagini cu raze X (35).
1.3.3. Imagini în domeniul ultraviolete (37).
1.3.4. Imagini în benzi vizibile și infraroșii (38).
1.3.5. Imagini în cuptorul cu microunde (48).
1.3.6. Imagini în intervalul de valuri radio (48).
1.3.7. Exemple ilustrând alte modalități de a forma imagini (49).
1.4. Etapele principale ale procesării imaginilor digitale (56).
1.5. Componentele sistemului de procesare a imaginilor (60).
Concluzie (64).
Linkuri și literatură pentru studii ulterioare (65).
Capitolul 2. Bazele reprezentării digitale a imaginilor (73).
Introducere (73).
2.1. Elemente de percepție vizuală (74).
2.1.1. Structura ochiului uman (74).
2.1.2. Formarea imaginii în ochi (78).
2.1.3. Adaptarea luminozității și sensibilitatea contrastantă (79).
2.2. Spectrul luminos și electromagnetic (85).
2.3. Imaginile de citire și check-in (89).
2.3.1. Înregistrarea imaginilor cu un singur senzor (90).
2.3.2. Înregistrarea imaginilor utilizând linia senzorului (92).
2.3.3. Înregistrarea imaginilor utilizând matricea senzorului (94).
2.3.4. Model simplu de formare a imaginii (96).
2.4. Discretizarea și cuantificarea imaginii (98).
2.4.1. Principalele concepte utilizate în eșantionare și cuantificare (99).
2.4.2. Prezentarea unei imagini digitale (102).
2.4.3. Rezoluția spațială și de luminozitate (105).
2.4.4. Efectele și impunerile de spectre (112).
2.4.5. Creșteți și reduceți imaginile digitale (114).
2.5. Unele relații fundamentale între pixeli (117).
2.5.1. Vecinii unui element separat (117).
2.5.2. Prianețe, conectivitate, zonă și frontiere (118).
2.5.3. Măsuri de distanță (120).
2.5.4. Operațiuni elementare pe imagini (122).
2.6. Transformări liniare și neliniare (123).
Concluzie (123).
Linkuri și literatură pentru studii ulterioare (124).
Sarcini (125).
Capitolul 3. Metode de îmbunătățire a imaginii spațiale (131).
Introducere (131).
3.1. Cerințe preliminare (132).
3.2. Unele transformări majore de gradare (135).
3.2.1. Conversia imaginii la negativ (135).
3.2.2. Transformarea logaritmică (137).
3.2.3. Power transformă (138).
3.2.4. Funcții de transformare liniare de partid (143).
3.3. Modificarea histogramei (148).
3.3.1. Histograma egalizare (150).
3.3.2. Aducând o histogramă (sarcină histogramă) (158).
3.3.3. Îmbunătățirea locală (167).
3.3.4. Utilizarea statisticilor histograme pentru a îmbunătăți imaginea (169).
3.4. Îmbunătățirea bazată pe operațiuni aritmetice și logice (175).
3.4.1. Scăderea imaginilor (177).
3.4.2. Media imaginilor (180).
3.5. Elementele de bază ale filtrizării spațiale (185).
3.6. Smoothing Filtre spațiale (189).
3.6.1. Filtre liniare de netezire (190).
3.6.2. Filtre bazate pe statisticile ordinale (194).
3.7. Filtre de ridicare a câmpului spațiale (196).
3.7.1. Elemente de bază (197).
3.7.2. Îmbunătățirea imaginilor utilizând al doilea derivați: Laplacian (200).
3.7.3. Îmbunătățirea imaginilor utilizând primii derivați: Gradient (209).
3.8. Combinarea metodelor de îmbunătățire spațială (213).
Concluzie (219).
Link-uri și literatură pentru studii ulterioare (219).
Sarcini (220).
Capitolul 4 Metode de frecvență de îmbunătățire a imaginii (228).
4.1. Observații preliminare (229).
4.2. Introducere în analiza Fourier. Transformarea și frecvența Fourier (231).
4.2.1. Transformarea unidimensională Fourier și recursul său (231).
4.2.2. DPF bidimensional și recursul său (238).
4.2.3. Filtrarea frecvenței (242).
4.2.4. Conformitatea între filtrarea în regiunea spațială și filtrarea în domeniul frecvenței (249).
4.3. Filtre de frecvență (257).
4.3.1. Filtre ideale de frecvență joasă (257).
4.3.2. Filtre cu frecvență joasă (265).
4.3.3. Filtrele Gaussian de frecvență joasă (268).
4.3.4. Exemple suplimentare de filtrare cu frecvență redusă (269).
4.4. Filtre de creștere a câmpului de frecvență (273).
4.4.1. Filtre ideale de înaltă frecvență (274).
4.4.2. Filtrează High Batterworth (277).
Editura abstractă: Monografia dezvăluie concepte de bază și metodologia de procesare a imaginilor computerului, oferă baza pentru a studia în continuare această zonă multilaterală și rapidă în dezvoltare. Cartea este una dintre cele mai cunoscute din lume și în manualele complete din teoria și metodele de procesare digitală a informațiilor video. Mulți dintre algoritmi care sunt prezentați în acesta sunt implementați în pachete bine cunoscute de procesare a calculatoarelor.
Sunt luate în considerare toate principalele direcții de prelucrare și analiză a imaginilor, inclusiv fundamentele teoriei percepției și înregistrării informațiilor video, a metodelor de filtrare, a transformării de undă, a îmbunătățirii, a restaurării și a comprimării imaginilor alb-negru și color. Problemele de segmentare, recunoașterea imaginii, descrierile și prezentarea pieselor, analiza morfologică a imaginii sunt, de asemenea, discutate. Toate secțiunile sunt însoțite de un număr mare de exemple și ilustrații.
Cartea este concepută pentru oamenii de știință și programatori profesioniști, specialiști în designul calculatorului, studenții și profesorii.
Această publicație este rezultatul unei prelucrări semnificative a cărții "Prelucrarea digitală a imaginilor" (Gonzalez și Wintz, 1977 și 1978; Gonzalez și Woods, 1992 și 2002). Unul dintre cele mai importante motive pentru popularitatea cărții, care de mai bine de 30 de ani este liderul mondial în domeniul său - un grad ridicat de concentrare al autorilor de a schimba nevoile educaționale ale cititorului. Publicația actuală se bazează pe cele mai extinse studii de cititori. Ca și înainte, principalele obiective ale cărții sunt de a servi ca o introducere la conceptele de bază și metodele de procesare a imaginilor digitale, precum și de a crea o bază pentru studiul ulterior și de a efectua cercetări independente în acest domeniu. Toate secțiunile sunt însoțite de un număr mare de exemple și ilustrații. Cartea este concepută pentru cercetători, programatori profesioniști, specialiști de proiectare pe calculator, studenți și profesori. Cartea este în mod constant clasată pe primul loc în clasamentul de vânzări Amazon.com și este utilizat pe scară largă de dezvoltatori și designeri.
Lucrarea aparține computerelor genului: altele. A fost publicată în 2012 de către tehnologia editurii. Cartea este inclusă în "Lumea prelucrării digitale". Pe site-ul nostru puteți descărca cartea "Prelucrarea imaginilor digitale" în FB2, RTF, EPUB, PDF, format TXT sau citiți online. Evaluarea cărții este de 5 din 5. Aici puteți citi, de asemenea, recenziile cititorilor deja familiarizați cu cartea și aflați opinia lor. În magazinul online al partenerului nostru puteți cumpăra și citi cartea în versiunea pe hârtie.
Monografia este proiectată pentru aceia. Cine dorește să stăpânească metodele de procesare a imaginilor într-un timp scurt folosind pachetul MATLAB.
Cartea este împărțită în 12 capitole care acoperă cele mai importante domenii de prelucrare a imaginii: transformări grafice, filtrare spațială liniară și neliniară, undă de undă, filtrare în domeniul de frecvență, recuperare, înregistrare, compresie, procesare morfologică, segmentare, prezentare și descriere a Zonele și limitele imaginilor, precum și recunoașterea obiectelor și prelucrarea imaginilor color.
Cartea va fi utilă pentru toți cei care dorește să stăpânească abilitățile practice pentru a lucra cu imagini, în special specialiști în televizoare, televiziune digitală, microscopie de calculator, sisteme de securitate, programatori și designeri.
Capitolul 1 Introducere
1.1. Unele fundații
1.2. Ce este procesarea imaginilor digitale?
1.3 MATLAB SISTEM ȘI UNIMENTUL DE PROCESARE IMAGINI
1.4. Sarcini de procesare a imaginilor
1.5. Despre site-ul web al acestei cărți
1.6. Denumiri
1.7. Mediul de lucru MATLAB
1.7.1. MATLAB Desktop.
1.7.2. Crearea de fișiere M în editorul MATLAB
1.7.3. Certificatul de apelare
1.7.4. Salvarea și încărcarea spațiului de lucru
1.8. Cum sunt organizate legăturile
Concluzii
Capitolul 2. Imagini digitale din Matlab
Introducere
2.1. Prezentarea imaginilor digitale
2.1.1. Coordonează acordul
2.1.2. Imagine ca matrice
2.2. Încărcarea imaginilor
2.3. Afișați afișarea imaginii
2.4. Salvarea imaginilor
2.5. Clase de date
2.6. Tipuri de imagini
2.6.1. Imagini pe jumătate
2.6.2. Imagini binare
2.6.3. Din nou despre terminologie
2.7. Conversia clasei de date și tipurile de imagini
2.7.1. Conversia claselor de date
2.7.2. Convertiți clasele și tipurile de imagini
2.8. Indexarea brațelor
2.8.1. Vectori de indexare
2.8.2. Indexarea matricelor
2.8.3. Pe dimensiunea armelor
2.9. Unele matrice standard importante
2.10. Introducere în programarea M-funcții
2.10.1. M-Fișiere
2.10.2. Operatori
2.10.3. Gestionarea fluxurilor de calcul
2.10.4. Optimizarea codurilor programelor
2.10.5. Intrare / ieșire interactivă
2.10.6. Scurtă introducere în matricele și structurile mixte
Concluzii
CAPITOLUL 3. Conversia luminozității imaginii și filtrarea spațială
Introducere
3.1. Unele elemente de bază
3.2. Conversia luminozității imaginilor
3.2.1. Funcția imadjust
3.2.2. Conversia logaritmică și conversia întinderii contrastului
3.2.3. Unele conversii de luminozitate m-funcții
3.3. Funcțiile de prelucrare a histogramelor și a clădirilor
3.3.1. Histograme de stabilire și construire
3.3.2. Histograma egalismului
3.3.3. Fit histogram (specificație)
3.4. Filtrarea spațială
3.4.1. Filtrarea spațială liniară
3.4.2. Filtrarea spațială neliniară
3.5. Filtre spațiale standard din pachetul IPT
3.5.1. Filtre spațiale liniare
3.5.2. Filtre spațiale neliniare
Concluzii
Capitolul 4. Prelucrarea în domeniul Frecvenței
Introducere
4.1. Transformarea fourier discretă bidimensională
4.2. Calcularea și vizualizarea DCT bidimensional în Matlab
4.3. Filtrarea în domeniul de frecvență
4.3.1. Noțiuni de bază
4.3.2. Principalele pași de filtrare în domeniul de frecvență
4.3.3. M-Funcție pentru filtrarea în domeniul de frecvență
4.4. Filtre de construcție în domeniul de frecvență pe filtre spațiale
4.5. Construcția directă a filtrelor în domeniul frecvenței
4.5.1. Construcția de rețele de grilă pentru utilizare în filtre în domeniul frecvenței
4.5.2. Filtre cu frecvență redusă
4.5.3. Graficele de construcție a circuitelor și suprafețelor cadru
4.6. Firma de filtrare a frecvenței
4.6.1. Elementele de bază ale filtrării cu frecvență înaltă
4.6.2. Filtrare de înaltă frecvență
Concluzii
Capitolul 5. Recuperarea imaginilor
Introducere
5.1. Simularea procesului de distorsiune / recuperare a imaginii
5.2. Modele de zgomot
5.2.1. Adăugarea funcției de imnoise de zgomot
5.2.2. Generarea zgomotului spațial aleatoriu cu o distribuție dată
5.2.3. Zgomot periodic
5.2.4. Evaluarea parametrilor de zgomot
5.3. Restaurarea în prezența unui zgomot - filtrare spațială
5.3.1. Filtre pentru zgomot spațial
5.3.2. Filtre spațiale adaptive
5.4. Suprimarea zgomotului periodic prin filtrare în domeniul frecvenței
5.5. Modelarea funcțiilor distorsionante
5.6. Filtrarea inversă
5.7. Filtrarea câștigătorului
5.8. Smoothing Filtrarea prin metoda celor mai mici pătrate cu comunicații
5.9. Algoritmul Lucy Richardson Recuperarea neliniară iterativă
5.10. Orb de deconvoluție
5.11. Conversii geometrice și înregistrarea imaginilor
5.11.1. Transformări spațiale
5.11.2. Aplicarea transformării spațiale la imagini
5.11.3. Înregistrarea imaginilor
Concluzii
Capitolul 6. Procesarea imaginii culorilor
Introducere
6.1. Prezentarea imaginilor color în Matlab
6.1.1. Imagini RGB
6.1.2. Imagini indexate
6.1.3. Funcțiile IPT pentru a gestiona imaginile RGB și indexate
6.2. Conversia în alte spații de culori
6.2.1. Spațiul de culoare NTSC.
6.2.2. Spațiul de culoare YCBCR.
6.2.3. Spațiul de culoare HSV.
6.2.4. Spațiile de culoare CMY și CMYK
6.2.5. Culoare spațiu HSi.
6-3. Bazele de prelucrare a imaginilor color
6.4. Conversii de culoare
6.5. Filtrarea spațială a imaginilor color
6.5.1. Netezirea imaginilor color
6.5.2. Creșteți claritatea imaginilor color
6.6. Prelucrarea în spațiul vectorial RGB direct
6.6.1. Detectarea contururilor pe imagini color cu un gradient
6.6.2. Segmentarea în spațiul vectorial RGB
Concluzii
CAPITOLUL 7. WATELETS
Introducere
7.1. Unele elemente de bază
7.2. Transformarea rapidă a lungimilor de undă
7.2.1. FWT Conversia în pachetul de unelte de unelte de unelte
7.2.2. Conversia FWT fără a utiliza caseta de instrumente wavelet
7.3. Lucrați cu structurile descompunerii wavelet
7.3.1. Editarea pachetului de wavelet Tollbox Wavelet Wavelet
7.3.2. Deconectarea coeficienților de descompunere
7.4. Transformarea cu lungimea de undă inversă rapidă
7.5. Wavelets la procesarea imaginilor
Concluzii
Capitolul 8. Comprimarea imaginii
Introducere
8.1. Unele elemente de bază
8.2. Codul de redundanță
8.2.1. Codurile lui Huffman.
8.2.2. Codificarea Huffman.
8.2.3. Decodarea lui Huffman.
8.3. Interscrierea redundanței
8.4. Redundanță vizuală
8.5. Standardele de compresie JPEG.
8.5.1. JPEG.
8.5.2. JPEG 2000.
Concluzii
Capitolul 9. Procesarea imaginilor morfologice
Introducere
9.1. Informații preliminare
9.1.1. Concepte de bază ale teoriei stabilite
9.1.2. Imagini binare, seturi și operațiuni logice
9.2. Dilatarea și eroziunea
9.2.1. Dilatare
9.2.2. Descompunerea elementelor de formare a structurii
9.2.3. Funcția Strel.
9.2.4. Eroziune
9.3. Combinație de dilatare și eroziune
9.3.1. Bluring și închidere
9.3.2. Convertiți succesul, eșecul
9.3.3. Utilizarea tabelelor de căutare
9.3.4. Funcția Bwmorph
9.4. Alocarea componentei conectate
9.5. Reconstrucția morfologică
9.5.1. Cu vedere la reconstrucție
9.5.2. Umplerea găurilor
9.5.3. Curățarea din obiectele de frontieră
9.6. Morfologia la jumătate
9.6.1. Dilatarea și eroziunea
9.6.2. Bluring și închidere
9.6.3. Reconstrucţie
Concluzii
Capitolul 10. Segmentarea imaginii
Introducere
10.1. Detectarea punctelor, a liniilor și a picăturilor
10.1.1. Detectarea punctelor
10.1.2. Detectarea liniei.
10.1.3. Detectarea diferenței utilizând funcția de margine
10.2. Detectarea liniilor utilizând conversia HAF
10.2.1. Găsirea transformării Hof Max
10.2.2. Conversia HAFT la detectarea liniilor și legării
10.3. Tratamentul de prag
10.3.1. Procesarea pragului global
10.3.2. Tratamentul cu prag adaptiv
10.4. Segmentarea zonelor individuale
10.4.1. Formularea problemei
10.4.2. Regiunile în creștere
10.4.3. Domeniile de separare și fuziune
10.5. Segmentarea prin conversia bazinului hidrografic
10.5.1. Segmentarea pe bazine de apă utilizând conversia la distanță
10.5.2. Segmentarea pe bazine de apă cu gradienți
10.5.3. Utilizarea markerilor în timpul segmentării asupra bazinelor de apă
Concluzii
Capitolul 11. Prezentare și descriere
Introducere
11.1. Informații preliminare
11.1.1. Maicii și structurile mixte
11.1.2. Unele funcții suplimentare MATLAB și IPT
11.1.3. Unele funcții de bază M-Funcții
11.2. Reprezentare
11.2.1. Coduri de lanț.
11.2.2. Apropierea liniei întrerupte a lungimii minime
11.2.3. Semnătură
11.2.4. Segmente de frontieră
11.2.5. Regiunile Oslovy.
11.3. Descriptori de frontiere
11.3.1. Unii descriptori simpli
11.3.2. Cifrele de numerotare
11.3.3. Descriptorii Fourier.
11.3.4. Caracteristici statistice
11.4. Descriptori regiuni
11.4.1. Regionprops funcția
11.4.2. Textură
11.4.3. Moment invarianti
11.5. Utilizați componenta principală atunci când descrieți imaginile
Concluzii
Capitolul 12. Recunoașterea obiectului
Introducere
12.1. Unele elemente de bază
12.2. Calculul distanței în Matlab
12.3. Recunoaștere Utilizarea teoriei soluțiilor
12.3.1. Formarea semnelor de semne
12.3.2. Maparea imaginilor utilizând clasificatori la o distanță minimă
12.3.3. Comparație corelată
12.3.4. Clasificatori optimi din punct de vedere statistic
12.3.5. Sisteme de învățare adaptive
12.4. Recunoașterea structurală
12.4.1. Lucrul cu rânduri în Matlab
12.4.2. Șir de potrivire
Concluzii
Anexa A.
Introducere
A.1. Funcțiile IPT și DIPUM
A.2. Funcțiile MATLAB.
Anexa B.
Introducere
B.1. Construirea unei gheață de interfață grafică
B.2. Interfață programabilă de gheață
B.2.1. Codul de inițializare a programului.
B.2.2. Deschiderea ferestrei și a ieșirii funcțiilor
B.2.3. Funcțiile apelurilor de fereastră
B.2.4. Funcțiile apelurilor de obiect
Anexa B.
Introducere
Ar fi util să împărțiți materialul prezentat în capitolele ulterioare în două categorii mari menționate în secțiunea 1.1: Metodele în care sunt disponibile imagini la intrare și la ieșire și metode în care imaginile sunt primite la intrare și semne și atribute selectate pe ieșire apar baza acestor imagini. Această organizație a materialului din carte este redusă la circuitul prezentat în fig. 1.23. Acest sistem nu implică faptul că fiecare dintre procesele descrise este utilizat pentru imagine, dimpotrivă, obiectivul a fost de a transmite principiile tuturor metodelor de procesare care pot fi aplicate imaginilor în diferite scopuri și, eventual, cu diverse rezultate obținute. Discuția desfășurată în această secțiune poate fi văzută ca o scurtă trecere în revistă a materialului prezentat în restul cărții.
|
Smochin. 1.23 - Principalele etape ale procesării digitale a imaginilor |
Înregistrarea imaginilor - primul dintre procesele prezentate în fig. 1.23. Discuția efectuată în secțiunea 1.3 oferă câteva solicitări cu privire la posibilele surse de imagini digitale, totuși, acest subiect este mult mai detaliat în capitolul 2, unde sunt introduse și o serie de concepte de bază referitoare la imaginile digitale și utilizate în continuare pe tot parcursul cărții. Rețineți că înregistrarea imaginii poate fi extrem de simplă ca în cazul în care imaginea originală este deja în formă digitală. În cazul general, etapa de înregistrare a imaginii include o anumită precesiune, de exemplu, scalarea.
Îmbunătățirea imaginii Este una dintre cele mai simple și impresionante zone ale procesării digitale a imaginilor. În esență, ideea de a identifica piese slab distincte sau pur și simplu subliniază de caracteristicile de interes pe imaginea sursă. Un exemplu cunoscut de îmbunătățire este de a spori contrastul imaginii, deoarece, ca rezultat, arată mai bine. " Este important să rețineți că îmbunătățirea calității este o zonă foarte subiectivă în procesarea imaginilor. Două capitole sunt dedicate acestui subiect, dar nu pentru că îmbunătățirea imaginilor este mai importantă decât celelalte subliniate în carte, și din moment ce folosim acest subiect pentru a reprezenta cititorul tehnicii pe care vom adera la ambele capitole ulterioare. Deci, în loc să prezinte în capitolul special al tuturor informațiilor inițiale preliminare din punctul de vedere al matematicii, introducem o serie de concepte matematice necesare, ilustrând-le în legătură cu îmbunătățirea imaginilor. Cu această abordare, cititorul va îndeplini aceste concepte în contextul procesării imaginilor. Un exemplu bun este transformarea Fourier, care este introdusă în capitolul 4, dar acest principiu este, de asemenea, utilizat în alte capitole ale cărții.
Recuperarea imaginilor - Această zonă asociată, de asemenea, cu o creștere a calității vizuale a imaginii, însă, spre deosebire de îmbunătățirea în sine, a căror criterii sunt subiective, recuperarea imaginii este obiectivă în sensul că metodele de recuperare a imaginilor se bazează pe matematică sau modele de distorsiune a imaginii probabiliste. Dimpotrivă, îmbunătățirea imaginilor se bazează pe preferințele subiective ale percepției umane, care sunt legate de faptul că este considerat rezultatul "bun" al îmbunătățirii.
Procesarea imaginilor de culoare A dobândit o importanță deosebită datorită unei expansiuni semnificative a utilizării imaginilor color pe Internet. Capitolul 5 stabilește o serie de concepte fundamentale referitoare la modelele de culoare și principalele tipuri de conversie digitală a culorilor. Culoarea este, de asemenea, utilizată în capitolele ulterioare ca bază pentru alocarea din imaginea unor caracteristici de interes.
Wavelets formează o bază pentru prezentarea imaginilor cu mai multe grade de rezoluție simultan. În particular, această unitate este utilizată în carte în legătură cu comprimarea datelor imaginii, precum și pentru a construi o reprezentare piramidală, în care imaginea este în falsificare pe toate fragmentele mai mici.
ComprimareDupă cum urmează din titlul însuși, se referă la metode de reducere a cantității de memorie necesară pentru stocarea imaginii sau îngustarea lățimii de bandă canale necesare transferului său. Deși tehnica dispozitivelor de stocare în ultimul deceniu a fost îmbunătățită semnificativ, nu se poate spune despre lățimea de bandă a liniilor de comunicare. Acest lucru este valabil mai ales în ceea ce privește informațiile de pe Internet, unde componenta vizuală este un element semnificativ al conținutului. Cu compresie a imaginilor, este familiar (poate fără să vă dați în acest raport) majoritatea utilizatorilor computerelor întâlnite în fișierul grafic numește anumite extensii; De exemplu, JPG este utilizat în standardul de compresie a imaginii dezvoltat de grupul de experți fotografici comun - JPEG).
Tratament morfologic Legate de instrumentele pentru extragerea unei astfel de componente de imagine care poate fi utilă pentru reprezentarea și descrierea formularului. Materialul dat în acest capitol oferă baza tranziției de la procesele care au o imagine la ieșire la procedeele având atributele imaginii la ieșire specificate în secțiunea 1.1.
Segmentare Împărtășește imaginea în piese sau obiecte compozite. În general, segmentarea automată aparține numărului celor mai dificile sarcini de procesare a imaginilor digitale. Inutil în segmentarea fracțională va conduce procesul de rezolvare a sarcinii de procesare a imaginii la o cale complexă dacă doriți să identificați obiectele separat. Pe de altă parte, nu există suficientă segmentare detaliată sau eronată, duce aproape în mod inevitabil la erori în stadiul final de prelucrare. În general, segmentarea mai precisă, cu atât este mai mare șansele de succes în recunoaștere.
Reprezentare și descriere Aproape întotdeauna urmează direct în spatele pasului de segmentare, la ieșirea cărora sunt, de obicei, date de pixeli netratate care formează fie limita regiunii (adică o multitudine de pixeli care separă o zonă de imagine de la altul), fie reprezintă toate punctele din regiunile în sine. În ambele cazuri, este necesar să se convertească datele într-o formă adecvată pentru prelucrarea computerului. Prima decizie care trebuie luată este dacă aceste date ar trebui prezentate sub formă de limite ale zonelor sau regiunilor. Prezentarea frontierelor este potrivită pentru acele cazuri în care accentul este caracteristicile externe ale formei de zone, cum ar fi unghiurile și curbele. Reprezentarea zonelor este mai potrivită dacă accentul se pune pe proprietățile interne ale obiectelor, de exemplu, textura sau forma scheletică. În unele aplicații, aceste observații se completează reciproc. Alegerea unei metode de prezentare este doar o parte a deciziei de a converti "datele de pixeli brute într-o formă adecvată pentru procesarea suplimentară a calculatorului. Metoda de descriere a datelor trebuie să fie încă specificată în care se vor face semnele de interes în prim plan. Construirea unei descrieri, numită altfel selectarea caracteristicilor, este asociată cu alocarea atributelor care își exprimă interesul pentru informațiile cantitative sau ar putea servi drept bază pentru distingerea claselor de obiecte.
Recunoaştere Este un proces care atribuie un identificator unui obiect (de exemplu, un "vehicul") bazat pe descriptorii săi. După cum sa explicat în detaliu în secțiunea 1.1, considerăm că imaginea procesării imaginilor digitale se încheie cu dezvoltarea metodelor de recunoaștere a obiectelor individuale.
Până în prezent, nu sa spus nimic despre necesitatea unei cunoașteri priori, sau, în termeni de fig. 1.23, relația dintre baza de cunoștințe și tratamentul procesării. De fapt, cunoașterea zonei problematice, adică. Baza de cunoștințe este, într-un fel, codificată în sistemul de procesare a imaginii. Această cunoaștere poate fi foarte simplă, ca o indicație detaliată a imaginilor imaginii, unde vă interesează informații, ceea ce vă va restricționa zona de căutare. Baza de cunoștințe poate fi, de asemenea, foarte dificilă, deoarece, de exemplu, lista interconectată a tuturor celor mai probabile aleagrele în problema controlului materialelor sau a bazei de date a imaginilor prin satelit ale unei anumite zone cu o rezoluție înaltă în sarcinile aplicate de detectare a modificărilor aplicate care apar în zonă. În plus față de faptul că baza de cunoștințe gestionează activitatea fiecărui modul de procesare, controlează, de asemenea, interacțiunea dintre module. Această caracteristică distinctivă este prezentată în fig. 1.23 cu săgețile bidirecționale între modulele de procesare și baza de cunoștințe, spre deosebire de săgețile unidirecționale care leagă modulele de procesare între ele.
Deși nu discutăm în acest loc sarcina vizualizare Imagini, este important să rețineți că la ieșirea oricăreia dintre cele prezentate în fig. 1.23 Etapele pot afișa rezultatele procesării. De asemenea, observăm că nu în toate sarcinile de aplicare a procesării imaginilor necesită o complexitate a interacțiunii implicite. 1.23. De fapt, în unele cazuri nu sunt necesare toate aceste module. De exemplu, îmbunătățirea imaginilor pentru interpretarea vizuală de către o persoană rar trebuie să utilizeze orice alte etape din numărul prezentat în fig. 1.23. În general, cu atât este mai mare complexitatea sarcinii de procesare a imaginii, cu atât este mai mare procesele să fie implicate pentru a rezolva această problemă.
O sursă: Gonzalez R., Woods R. Prelucrarea imaginilor digitale. - M.: Tehnosphere, 2005. - 1072 p. (Capitolul 1, Partea 4 - PP. 56-60)