Learn Digital Image Processing Full

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Die digitale Bildverarbeitung befasst sich mit der Manipulation digitaler Bilder über einen digitalen Computer. Es ist ein Unterfeld von Signalen und Systemen, konzentriert sich jedoch insbesondere auf Bilder. DIP konzentriert sich auf die Entwicklung eines Computersystems, das die Verarbeitung auf einem Bild durchführen kann. Die Eingabe dieses Systems ist ein digitales Bild und das Systemprozess, das Bild mit effizienten Algorithmen mit einem Bild als Ausgabe ergibt. Das häufigste Beispiel ist Adobe Photoshop. Es ist eine der weit verbreiteten Anwendungen zur Verarbeitung digitaler Bilder.
In der obigen Abbildung wurde ein Bild von einer Kamera erfasst und an ein digitales System gesendet, um alle anderen Details zu entfernen und sich einfach auf das Wasser zu konzentrieren Drop, indem Sie es so zoomen, dass die Qualität des Bildes gleich bleibt Bilder wie (Unschärfe, Zoomen, Schärfen, Kantenerkennung, E.T.C). Es konzentriert sich auch auf das Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Sehens. Wie visualisieren das menschliche Auge so viele Dinge und wie interpretiert das Gehirn diese Bilder? Die vollständige digitale Bildverarbeitung umfasst die vollständige Abdeckung auch einige der wichtigsten Konzepte von Signalen und Systemen wie (Stichproben, Quantisierung, Faltung, Frequenzdomänenanalyse E.T.C). Es wäre also gut, wenn Sie bereits einige Kenntnisse über Signale und Systeme haben, aber es ist nicht notwendig. Sie müssen jedoch einige grundlegende Konzepte der digitalen Elektronik haben.
Kalkül und Wahrscheinlichkeit
Grundlegend Benötigt einige der grundlegenden Programmierfähigkeiten in einer der beliebten Sprachen wie C ++, Java oder Matlab.

Inhalt Diese App:
”1.dip - home”,
”2.dip - Bildverarbeitung Einführung ”,
” 3.dip - Signal und Systemeinführung “,
” 4.dip - Geschichte der Fotografie ”,
” 5.dip - Anwendungen und Verwendung “,
” 6.DIP - Konzept der Dimensionen ”,
” 7.DIP - Bildbildung vor der Kamera “,
” 8.DIP - Kamera -Mechanismus ”,
” 9.DIP - Konzept des Pixels “,
”10.DIP - Perspektive -Transformation”,
”11.dip - Konzept der Bits pro Pixel”,
”12.dip - Arten von Bildern“,
”13.dip - Farbcodes Conversion” ,
”14.dip - grayScale to rgb Conversion”,
”15.dip - Konzept der Stichprobe”,
”16.dip - Pixel Resolution“,
”17.dip - Konzept von Zooming ”,
” 18.dip - Zooming -Methoden “,
” 19.dip - räumliche Auflösung ”,
” 20.dip - Pixels Punkte und Linien pro Zoll “,
” 21.dip - Graustufe Auflösung ”,
” 22.dip - Konzept der Quantisierung “,
” 23.dip - ISO -Präferenzkurven ”,
” 24.dip - Konzept der Dithering “,
” 25 .DIP - Histogramme Einführung ”,
” 26.dip - Helligkeit und Kontrast ”,
” 27.dip - Bildtransformationen “,
” 28.dip - Histogramm -Sliding “,
” 29. Dip - Histogramm -Stretching ”,
” 30.dip - Einführung in die Wahrscheinlichkeit “,
” 31.dip - Histogramm Equalization “,
” 32.dip - Graustufe -Transformationen “,
” 33. DIP - Konzept der Faltung ”,
” 34.DIP - Konzept der Masken “,
” 35.dip - Konzept der Unschärfe “,
” 36.DIP - Konzept der Kantenerkennung “,
”37.dip - Prewitt -Operator”,
”38.dip - Sobel -Operator”,
”39.dip - Robinson -Kompassmaske”,
”40.dip - Krisch Compass Mask”,
”41.DIP - LAPLACIAN OPERATOR”,
”42.DIP - Frequenzdomänenanalyse”,
”43.DIP - Fourier -Serie und Transformation“,
”44.DIP - FALPULTY THEORM”, {# } ”45.dip - hoher Pass gegenüber Low -Pass -Filtern”,
”46.dip - Einführung in Farbräume”,
”47.dip - JPEG -Komprimierung“,
”48.dip - Optisches Zeichen Erkennung ”,
” 49.dip - Computer Vision und Grafiken “,
” 50.dip - Schnellhandbuch ’,
” 51.dip - Diskussion ”

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