Digital Image Processing

Engineering Wale Baba

Жарнамалар бар

Колдонмо тууралуу

Колдонмого деталдуу эскертүүлөр, диаграммалар, теңдемелер, формулалар жана курс материалдары менен бардык маанилүү темаларды камтыган Digital Image Processing толук акысыз колдонмосу.

Колдонмого экзамен жана маектешүү учурунда тез үйрөнүү, кайра карап чыгуу, шилтемелер үчүн иштелип чыккан.

Бул инженердик электрондук китеп бардык негизги темалар менен байланышкан темалардын көбүн жана деталдуу түшүндүрмөлөрдү камтыйт.

Бул Digital Image Processing колдонмосунда камтылган темалардын кээ бирлери:

1. B-rep моделин колдонуу менен глобалдык касиеттер
2. Компрессиянын негиздери
3. Маалыматтарды жоготуусуз кысуу
4. Сүрөттү калыбына келтирүү
5. Сызыктуу абалдын инварианттык деградациясынын моделдери
6. Көрүү кабыл алуу элементтери
7. Түстү кабыл алуу
8. Сүрөттү тандоо жана кванттоо
9. Пикселдердин ортосундагы негизги байланыш
10. Негизги геометриялык өзгөртүүлөр
11. Фурье трансформациясына жана DFTге киришүү
12. Тез Фурье трансформациясы
13. Эки өлчөмдүү Фурье трансформациясынын касиеттери
14. Бөлүнүүчү сүрөт трансформациялары
15. Уолш, Хадамард, дискреттик косинус, Хаар жана Слант трансформациялары
16. Мейкиндик доменинин методдору
17. Боз шкаладагы манипуляция жана гистограмманы теңдөө
18. Сүрөттү кемитүү жана Сүрөттү орточо алуу
19. Сүрөттөр боюнча мейкиндик чыпкалоо
20. Сүрөттөрдөгү чыпкаларды жылмалоо
21. Сүрөттөрдөгү чыпкаларды курчутуу
22. Сүрөттөр боюнча туунду фильтрлер
23. Сүрөттөрдөгү лаплас фильтрлери
24. Жыштык домени
25. Гомоморфтук чыпкалоо
26. Сүрөттү калыбына келтирүү процесси
27. Сүрөттүн бузулушунун модели
28. Ызы-чуу моделдери
29. Ызы-чуу моделдеринин мүнөздөмөлөрү
30. Тартип-статистика чыпкалары
31. Адаптивдүү фильтрлер - Digital Image Processing
32. Эң кичине орточо квадрат (LMS) алгоритми
33. Сокур сүрөттөрдү калыбына келтирүү жана таануу
34. Псевдо-тескери чыпкалоо
35. Сингулярдык маанинин декомпозициясы
36. Жоготуусуз кысуу
37. Жооптуу компрессия
38. Lempel-Ziv-Welch (LZW) кысуу
39. Lempel-Ziv-Welch (LZW) декомпрессиясы
40. Биттик пландоо
41. Дифференциалдык импульс кодунун модуляциясы (DPCM)
42. Сүрөттү көрсөтүү
43. Трансформациялык коддоо
44. Wavelet сүрөтүн коддоо
45. JPEG кысуу
46. ​​MPEG кысуу
47. Вектордук квантташтыруунун негиздери
48. Сүрөттү сегменттөө
49. Edge Detection
50. Сүрөттүн чеги
51. Регионго негизделген сегменттөө
52. Чек ара өкүлдөрүнүн моделдери
53. Чек ара көрсөтүү моделдеринин маалымат структурасы
54. Vertex негизинде чек ара модели
55. Бетке негизделген чектик моделдер
56. График көрсөтүү
57. Чек ара моделдердин жарактуулугу
58. Кээ бир B-rep системалары үчүн фасететтүү моделдер
59. Эки жарым өлчөмдүү чийме
60. Чек ара көрсөтүүнүн артыкчылыгы жана кемчилиги
61. Көп бурчтуу жакындоо
62. Жабык контурлардын алгоритми
63. Жабык контурлар үчүн чечим
64. Эвристикалык алгоритмдер
65. Көп объекттүү көп бурчтуу жакындоо
66. Мин-# маселеси үчүн оптималдуу алгоритмдер
67. Итеративдик кыскартылган издөө
68. Чек аранын дескрипторлору
69. Радиалдык аралыктын чаралары
70. Сызыктуу дискриминанттык анализ
71. Кыскартылган издөө алгоритми
72. Хофтун трансформациясы
73. Четтерди аныктоо ыкмалары
74. Лаплациан Гаусс
75. Canny - Edge Detection Algorithm
76. Түстүн негиздери
77. RGB түс модели
78. Кошумча жана субтрактивдик түс моделдери
79. Түстүн интерактивдүү спецификациясы
80. Түстүү сүрөттөрдү иштетүү
81. CIE праймериз
82. HSI модели
83. YIQ модели
84. Түстү боз түстөгү сүрөттөргө өткөрүү
85. Толук түстүү сүрөттөрдү иштетүүнүн негиздери
86. Color Slicing
87. Тондук жана түстүү оңдоолор
88. Интенсивдүү кесүү
89. Түстүү трансформациянын интенсивдүүлүгү
90. Сүрөттөрдү морфологиялык иштетүү
91. Сүрөттү кеңейтүү
92. Структуралык элементтер
93. Структуризациялоочу элементтердин декомпозициясы

Бардык темалар символдук чектөөлөрдөн улам тизмеленген эмес.

Ар бир тема жакшыраак үйрөнүү жана тез түшүнүү үчүн диаграммалар, теңдемелер жана башка графикалык көрсөтүүлөр менен толукталган.

Бул колдонмо тез маалымдама үчүн пайдалуу болот. Бардык түшүнүктөрдү кайра карап чыгуу бул колдонмону колдонуу менен бир нече сааттын ичинде бүтүшү мүмкүн.

Digital Image Processing ар кандай университеттердин инженердик билим берүү курстарынын жана технологиялык даража программаларынын бир бөлүгү болуп саналат.