Digital Image Processing

獲取有關數字圖像處理的所有詳細信息

✴ 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