Digital Image Processing

Dijital Görüntü İşleme ile ilgili tüm Ayrıntıları alın

✴ Dijital görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde görüntü işleme gerçekleştirmek için bilgisayar algoritmalarının kullanılmasıdır. Dijital sinyal işlemenin bir alt kategorisi veya alanı olarak, dijital görüntü işlemenin analog görüntü işlemeye göre birçok avantajı vardır. Girdi verilerine çok daha geniş bir algoritma yelpazesinin uygulanmasına izin verir ve işleme sırasında gürültü oluşumu ve sinyal bozulması gibi sorunları önleyebilir. Görüntüler iki boyutta (belki de daha fazla) tanımlandığından, dijital görüntü işleme çok boyutlu sistemler şeklinde modellenebilir.

► Bu uygulama, görüntü iyileştirme ve restorasyon için dijital görüntüleri yorumlamak ve görüntüler üzerinde (bulanıklaştırma, yakınlaştırma, keskinleştirme, kenar algılama, vb.) işlemler gerçekleştirmek için yaygın olarak kullanılan yöntem ve prosedürler hakkında bilgi verir. Aynı zamanda insan vizyonunun nasıl çalıştığının anlaşılmasına da odaklanır. İnsan gözü bu kadar çok şeyi nasıl görselleştirir ve beyin bu görüntüleri nasıl yorumlar? Uygulama ayrıca (Örnekleme, Niceleme, Evrişim, Frekans alanı analizi vb.) gibi bazı önemli sinyal ve sistem kavramlarını da kapsar.✦

【Bu Uygulamada Kapsanan Konular Aşağıda Listelenmiştir】

⇢ Dijital Görüntü İşleme Giriş

⇢ Sinyaller ve Sistemlere Giriş

⇢ Fotoğraf Tarihi

⇢ Boyut Kavramı

⇢ Kamerada Görüntü Oluşumu

⇢ Kamera Mekanizması

⇢ Piksel Kavramı

⇢ Perspektif Dönüşümü

⇢ Piksel Başına Bit Kavramı

⇢ Görüntü Türleri

⇢ Renk Kodları Dönüşümü

⇢ Gri Tonlamadan RGB'ye Dönüştürme

⇢ Örnekleme Kavramı

⇢ Piksel Çözünürlüğü

⇢ Yakınlaştırma Kavramı

⇢ Yakınlaştırma Yöntemleri

⇢ Mekansal Çözünürlük

⇢ İnç Başına Piksel, Nokta ve Çizgi Sayısı

⇢ Gri Seviye Çözünürlüğü

⇢ Niceleme Kavramı

⇢ ISO tercih eğrileri

⇢ Titreme Kavramı

⇢ Histogramlara Giriş

⇢ Parlaklık ve Kontrast

⇢ Görüntü Dönüşümleri

⇢ Histogram Kaydırma

⇢ Histogram germe

⇢ Olasılığa Giriş

⇢ Histogram Eşitleme

⇢ Gri Düzey Dönüşümü

⇢ Evrişim Kavramı

⇢ Maske Kavramı

⇢ Bulanıklaştırma Kavramı

⇢ Kenar Algılama Kavramı

⇢ Prewitt Operatörü

⇢ Sobel Operatörü

⇢ Robinson Pusula Maskesi

⇢ Krisch Pusula Maskesi

⇢ Laplacian Operatörü

⇢ Frekans alanına giriş

⇢ Fourier Serileri ve Dönüşümü

⇢ Evrişim Teoremi

⇢ Yüksek Geçişli ve Düşük Geçişli Filtreler

⇢ Renk Uzaylarına Giriş

⇢ JPEG Sıkıştırmaya Giriş

⇢ Optik Karakter Tanıma

⇢ Bilgisayarla Görü ve Bilgisayar Grafikleri

Görüntü Oluşumu

⇢ Kameranın İçinde – Hassasiyet

⇢ Dijital görüntü Oluşumu

⇢ Hassasiyet ve Renk

⇢ İdealleştirilmiş Örnekleme

⇢ P seviyelerine kadar niceleme

⇢ (R,G,B) Tam Renkli Görüntülerin Parametrelenmesi

⇢ Matrisler Olarak Görüntüler

⇢ Basit İşleme – Aktarma

⇢ Basit İşleme – Kırpma

⇢ Nokta İşleme

⇢ Nokta İşlenmiş Görüntülerin Histogramını Hesaplama

⇢ Parçalı Doğrusal, “Sürekli” Nokta Fonksiyonları

⇢ Daha Fazla Aralık Germe/Sıkıştırma

⇢ Dinamik Aralık, Görünürlük ve Kontrast Geliştirme

⇢ Görüntü Segmentasyonu Üzerine Kısa Not

⇢ Histogram Eşitleme

Ortalama ve Varyansı Hesaplama

⇢ Ayrık Genlik Rastgele Değişkenler

⇢ Olasılık Kütle Fonksiyonu Olarak Histogram

⇢ Histogram Eşitleme

⇢ Histogram Eşleştirme – Spesifikasyon

⇢ Niceleme

⇢ Niceleme Artifaktları - Yanlış Konturlar

⇢ İyi Niceleyiciler Tasarlamak

⇢ Sıkıştırma

⇢ Verilen Eşikler için Reprodüksiyon Düzeylerinin Tasarlanması

⇢ MSQE Optimal Lloyd-Max Quantizer

⇢ Sistemler

⇢ Lineer Shift Invariant (LSI) Sistemleri

⇢ Evrişim

⇢ LSI Sistemleri ve Evrişim

⇢ 2 Boyutlu Dizilerin Fourier Dönüşümü

⇢ Gerçek Karmaşık Parçalar ve Simetri

⇢ Kaydırma ve Modülasyon

⇢ Delta Fonksiyonları

⇢ Fourier Dönüşüm Türleri

⇢ Örnekleme ve Örtüşme

⇢ Örneklenmiş Dizinin Fourier Dönüşümü

⇢ Örtüşme