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✴ 數字圖像處理是使用計算機算法對數字圖像進行圖像處理。作為數字信號處理的一個子類或領域,數字圖像處理比模擬圖像處理具有許多優點。它允許對輸入數據應用更廣泛的算法,並可以避免處理過程中噪聲和信號失真的積累等問題。由於圖像是在二維(也許更多)上定義的,因此數字圖像處理可以以多維繫統的形式建模。✴
► 此應用程序為您提供了廣泛使用的方法和程序的知識,用於解釋數字圖像以進行圖像增強和恢復以及對圖像執行操作,例如(模糊、縮放、銳化、邊緣檢測等)。它還側重於理解人類視覺如何運作。人眼如何可視化這麼多東西,大腦如何解釋這些圖像?該應用程序還涵蓋了信號和系統的一些重要概念,例如(採樣、量化、卷積、頻域分析等)。✦
【此應用程序涵蓋的主題如下所列】
⇢ 數字圖像處理介紹
⇢ 信號與系統介紹
⇢ 攝影史
⇢ 尺寸概念
⇢ 相機上的圖像形成
⇢ 相機機制
⇢ 像素的概念
⇢ 透視變換
⇢ 每像素位數的概念
⇢ 圖像類型
⇢ 顏色代碼轉換
⇢ 灰度到 RGB 轉換
⇢ 抽樣概念
⇢ 像素分辨率
⇢ 縮放概念
⇢ 縮放方法
⇢ 空間分辨率
⇢ 每英寸像素數、點數和線數
⇢ 灰度分辨率
⇢ 量化概念
⇢ ISO 偏好曲線
⇢ 抖動的概念
⇢ 直方圖介紹
⇢ 亮度和對比度
⇢ 圖像轉換
⇢ 直方圖滑動
⇢ 直方圖拉伸
⇢ 概率介紹
⇢ 直方圖均衡化
⇢ 灰度變換
⇢ 卷積的概念
⇢ 面具的概念
⇢ 模糊的概念
⇢ 邊緣檢測的概念
⇢ Prewitt 操作員
⇢ Sobel 算子
⇢ 羅賓遜羅盤面罩
⇢ Krisch 指南針面具
⇢ 拉普拉斯算子
⇢ 頻域介紹
⇢ 傅里葉級數和變換
⇢ 卷積定理
⇢ 高通與低通濾波器
⇢ 色彩空間介紹
⇢ JPEG 壓縮簡介
⇢ 光學字符識別
⇢ 計算機視覺和計算機圖形學
圖像形成
⇢ 相機內部 – 靈敏度
⇢ 數字圖像形成
⇢ 靈敏度和色彩
⇢ 理想化抽樣
⇢ 量化到 P 級
⇢ (R,G,B) 全彩色圖像的參數化
⇢ 圖像作為矩陣
⇢ 處理簡單 – 轉置
⇢ 簡單處理 – 裁剪
⇢ 積分處理
⇢ 計算點處理圖像的直方圖
⇢ 分段線性,“連續”點函數
⇢ 更多範圍拉伸/壓縮
⇢ 動態範圍、可見性和對比度增強
⇢ 關於圖像分割的簡要說明
⇢ 直方圖均衡化
計算均值和方差
⇢ 離散幅度隨機變量
⇢ 直方圖作為概率質量函數
⇢ 直方圖均衡化
⇢ 直方圖匹配 – 規範
⇢ 量化
⇢ 量化偽像 - 虛假輪廓
⇢ 設計好的量化器
⇢ 壓擴
⇢ 設計給定閾值的複制水平
⇢ MSQE 最優 Lloyd-Max 量化器
⇢ 系統
⇢ 線性移不變 (LSI) 系統
⇢ 卷積
⇢ LSI 系統和卷積
⇢ 二維序列的傅立葉變換
⇢ 實數複雜部分和對稱性
⇢ 移位和調製
⇢ Delta 函數
⇢ 傅立葉變換類型
⇢ 採樣和混疊
⇢ 採樣序列的傅立葉變換
⇢ 別名
Last updated on 2020年05月04日
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Digital Image Processing
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2020年05月04日