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Obtenez tous les détails sur le traitement de l'image numérique
Le traitement d'image numérique est l'utilisation d'algorithmes informatiques pour effectuer un traitement d'image sur des images numériques. En tant que sous-catégorie ou domaine du traitement du signal numérique, le traitement d'image numérique présente de nombreux avantages par rapport au traitement d'image analogique. Il permet d'appliquer une gamme beaucoup plus large d'algorithmes aux données d'entrée et peut éviter des problèmes tels que l'accumulation de bruit et la distorsion du signal pendant le traitement. Puisque les images sont définies sur deux dimensions (peut-être plus), le traitement d'images numériques peut être modélisé sous la forme de systèmes multidimensionnels.✴
► Cette application vous donne la connaissance des méthodes et procédures largement utilisées pour interpréter les images numériques pour l'amélioration et la restauration d'images et effectuer des opérations sur des images telles que (flou, zoom, netteté, détection des contours, etc.). Il se concentre également sur la compréhension du fonctionnement de la vision humaine. Comment l'œil humain visualise-t-il tant de choses et comment le cerveau interprète-t-il ces images ? L'application couvre également certains des concepts importants de signaux et de systèmes tels que (échantillonnage, quantification, convolution, analyse du domaine fréquentiel, etc.).✦
Les sujets traités dans cette application sont répertoriés ci-dessous
⇢ Introduction au traitement d'images numériques
Introduction aux signaux et systèmes
Histoire de la photographie
Notion de Dimensions
Formation d'images sur l'appareil photo
Mécanisme de caméra
Concept de Pixel
Transformation de perspective
⇢ Concept de bits par pixel
Types d'images
Conversion des codes de couleur
⇢ Conversion des niveaux de gris en RVB
⇢ Concept d'échantillonnage
Résolution des pixels
⇢ Concept de zoom
Méthodes de zoom
Résolution spatiale
⇢ Pixels, points et lignes par pouce
Résolution de niveau de gris
⇢ Concept de Quantification
⇢ Courbes de préférence ISO
⇢ Concept de tramage
Histogrammes Introduction
Luminosité et contraste
Transformations d'images
Histogramme coulissant
Étirement de l'histogramme
Introduction aux probabilités
Égalisation de l'histogramme
Transformation du niveau de gris
Concept de convolution
⇢ Concept de Masque
⇢ Concept de flou
⇢ Concept de détection des contours
Opérateur Prewitt
Opérateur de Sobel
⇢ Masque de boussole Robinson
⇢ Masque Boussole Krisch
Opérateur Laplacien
Introduction au domaine fréquentiel
Série de Fourier et Transformée
Théorème de convolution
Filtres passe-haut vs passe-bas
Introduction aux espaces colorimétriques
Introduction à la compression JPEG
Reconnaissance optique de caractères
⇢ Vision par ordinateur et infographie
Formation d'images
⇢ À l'intérieur de la caméra – Sensibilité
Formation d'images numériques
Sensibilité et couleur
Échantillonnage idéalisé
⇢ Quantification aux niveaux P
⇢ (R,V,B) Paramétrage des images polychromes
Images comme matrices
⇢ Traitement simple – Transposer
⇢ Traitement simple - Recadrage
Traitement des points
⇢ Calcul de l'histogramme des images traitées ponctuellement
⇢ Fonctions ponctuelles linéaires par morceaux, « continues »
⇢ Plus d'étirement/compression de portée
⇢ Amélioration de la plage dynamique, de la visibilité et du contraste
⇢ Brève note sur la segmentation des images
Égalisation de l'histogramme
Calcul de la moyenne et de la variance
Variables aléatoires d'amplitude discrète
Histogramme en tant que fonction de masse de probabilité
Égalisation de l'histogramme
Correspondance d'histogramme - Spécification
Quantification
⇢ Artefacts de quantification - Faux contours
Concevoir de bons quantificateurs
Compression
⇢ Conception des niveaux de reproduction pour des seuils donnés
⇢ Quantificateur Lloyd-Max optimal MSQE
Systèmes
Systèmes à décalage linéaire (LSI)
Convolution
Systèmes LSI et Convolution
⇢ La transformée de Fourier des séquences 2D
Pièces et symétrie complexes réelles
Décalage et modulation
Fonctions delta
Types de transformée de Fourier
Échantillonnage et aliasing
⇢ Transformée de Fourier de la séquence échantillonnée
Aliasing
Telechargé par
Kurniawan Desdianto
Nécessite Android
Android 4.4+
Catégories
Signaler
12.0 MB May 3, 2020
12.0 MB May 3, 2020
12.0 MB Sep 24, 2019
12.0 MB Sep 24, 2019
23.0 MB Sep 30, 2018
23.0 MB Sep 30, 2018
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