جزوه رنگی و تایپ شده تحلیل غیر خطی
تنباکوچی دانشگاه علمی کاربردی دکتر علیاستخدامییی دانشگاه ازاد دکتر محمدپور خلاصه کتاب دکتر تابش پور علیاستخدامی فاروقی کاردانی دکتر محم
() “” () () ً () ()
() () (() – () )
() ()
(/) “” 
() () () – () (/) ()
) ) ) () ()
: ً ()() ()”” ً برای ایجاد یک تصویر تکه تکه است. یک مربع را می توان به چهار ناحیه مربعی تقسیم کرد که هر یک را می توان بیشتر به چهار ناحیه مربع کوچکتر تقسیم کرد و غیره. بسته به پیچیدگی قوانین برای پر کردن هر زیرمجموعه ، برخی از تصاویر کاشی زیبا را می توان با استفاده از این روش ایجاد کرد. البته ، هندسه می تواند دلخواه باشد. به عنوان مثال ، تصویر فراکتال می تواند به صورت شعاعی خارج از نقطه مرکزی رشد کند. شکل 1.22 (الف) فرکتالی را نشان می دهد که به این روش رشد کرده است. شکل 1.22 (ب) فراکتال دیگری (“منظره ماه”) را نشان می دهد که قیاس جالبی با تصاویر فضا که به عنوان تصویر در برخی از بخشهای قبلی استفاده می شود ، ارائه می دهد. یک رویکرد ساختارمندتر برای ایجاد تصویر توسط رایانه در مدل سازی سه بعدی نهفته است. این ناحیه ای است که تقاطع مهمی بین پردازش تصویر و گرافیک رایانه ای ایجاد می کند و پایه و اساس بسیاری از سیستم های تجسم () () () () (). () (() ؛ () )
() () () () (() () ؛ () () )
: ً “” 
ً – “” استفاده از اینترنت صادق است ، که با محتوای تصویری قابل توجه مشخص می شود. فشرده سازی تصویر (شاید ناخواسته) برای اکثر کاربران رایانه ها در قالب افزونه های تصویری ، مانند پسوند jpg که در استاندارد فشرده سازی JPEG گروه متخصصان عکاسی مشترک) استفاده می شود ، آشنا است. پردازش ریخت شناسی به ابزارهایی برای استخراج اجزای تصویر می پردازد که در نمایش و توصیف شکل مفید هستند. همانطور که در بخش 1.1 جزوه تحلیل غیر خطی داده شده است ، مواد موجود در این فصل از فرآیندهای خروجی تصاویر به فرآیندهایی که ویژگی های تصویر را خروجی می دهند ، شروع می کند.
شکل 1.23 مراحل اساسی در پردازش تصویر دیجیتال فصل (های) مشخص شده در جعبه ها جایی است که مطالبی که در جعبه توضیح داده شده است مورد بحث قرار می گیرد.
تقسیم بندی یک تصویر را به اجزای تشکیل دهنده یا اشیاء تقسیم می کند. ً ً ً () ها ویژگی های کمی هستند.
روشهای پردازش ویژگیهایی که در این فصل مورد بحث قرار گرفته است ، بسته به اینکه در محدوده ها ، مناطق یا کل تصاویر قابل اجرا هستند ، به سه دسته اصلی تقسیم می شوند. برخی از ویژگی ها برای بیش از یک دسته قابل اجرا هستند. توصیف کننده های ویژگی باید تا حد ممکن نسبت به تغییرات پارامترهایی مانند مقیاس ، انتقال ، چرخش ، روشنایی و دیدگاه حساس نباشند.
طبقه بندی الگوی تصویر فرایندی است که برچسب (به عنوان مثال ، “وسیله نقلیه”) به یک شیء بر اساس توصیف کننده های ویژگی آن اختصاص می دهد. در فصل آخر کتاب ، ما روشهای طبقه بندی الگوی تصویر را از رویکردهای “کلاسیک” مانند حداقل فاصله ، همبستگی و طبقه بندی بیز ، تا رویکردهای مدرن تر که با استفاده از شبکه های عصبی عمیق اجرا می شوند ، مورد بحث قرار خواهیم داد. به طور خاص ، ما به تفصیل در مورد شبکه های عصبی پیچشی عمیق بحث خواهیم کرد ، که به طور ایده آل برای کارهای پردازش تصویر مناسب هستند.
تا کنون ، در مورد نیاز به دانش قبلی یا در مورد تعامل بین پایگاه دانش و ماژول های پردازشی در شکل 1.23 چیزی نگفته ایم.
دانش در مورد یک حوزه مشکل در قالب یک () ) ً () ، () () همه منظوره است و می تواند از رایانه تا ابررایانه متغیر باشد. در برنامه های اختصاصی ، گاهی اوقات از رایانه های معمولی برای دستیابی به سطح مورد نیاز عملکرد استفاده می شود ، اما علاقه ما در اینجا به سیستم های پردازش تصویر عمومی است. در این سیستم ها ، تقریباً هر دستگاه مجهز از نوع PC برای کارهای خارج از خط پردازش تصویر مناسب است.
نرم افزار پردازش تصویر شامل ماژول های تخصصی است که وظایف خاصی را انجام می دهند. یک بسته خوب طراحی شده همچنین شامل قابلیت نوشتن کد برای کاربر است که حداقل از ماژول های تخصصی استفاده ® ، * : () () ً ؛ () () ، () ، () ، () ()
فهرست مطالب