Digital Image Processing

Holen Sie sich alle Details zu Digitaler Bildverarbeitung

✴ Digitale Bildverarbeitung ist die Verwendung von Computeralgorithmen, um eine Bildverarbeitung an digitalen Bildern durchzuführen. Als Unterkategorie oder Feld der digitalen Signalverarbeitung hat die digitale Bildverarbeitung viele Vorteile gegenüber der analogen Bildverarbeitung. Es ermöglicht die Anwendung einer viel breiteren Palette von Algorithmen auf die Eingabedaten und kann Probleme wie Rauschen und Signalverzerrungen während der Verarbeitung vermeiden. Da Bilder über zwei Dimensionen (vielleicht mehr) definiert sind, kann die digitale Bildverarbeitung in Form von mehrdimensionalen Systemen modelliert werden.✴

► Diese App vermittelt Ihnen das Wissen über weit verbreitete Methoden und Verfahren zur Interpretation digitaler Bilder zur Bildverbesserung und -wiederherstellung und zur Durchführung von Operationen an Bildern wie (Unschärfe, Zoomen, Schärfen, Kantenerkennung usw.). Es konzentriert sich auch auf das Verständnis, wie das menschliche Sehen funktioniert. Wie visualisiert das menschliche Auge so viele Dinge und wie interpretiert das Gehirn diese Bilder? Die App deckt auch einige der wichtigen Konzepte von Signalen und Systemen ab, wie (Sampling, Quantization, Convolution, Frequency Domain Analysis usw.).✦

【Themen, die in dieser App behandelt werden, sind unten aufgeführt】

⇢ Einführung in die digitale Bildverarbeitung

⇢ Einführung in Signale und Systeme Systems

⇢ Geschichte der Fotografie

⇢ Konzept der Dimensionen

⇢ Bilderzeugung auf der Kamera

⇢ Kameramechanismus

⇢ Konzept von Pixel

⇢ Perspektiventransformation

⇢ Konzept der Bits pro Pixel

⇢ Arten von Bildern

⇢ Farbcode-Konvertierung

⇢ Graustufen-zu-RGB-Konvertierung

⇢ Konzept der Probenahme

⇢ Pixelauflösung

⇢ Konzept des Zoomens

⇢ Zoommethoden

⇢ Räumliche Auflösung

⇢ Pixel, Punkte und Linien pro Zoll

⇢ Graustufenauflösung

⇢ Konzept der Quantisierung

⇢ ISO-Präferenzkurven

⇢ Konzept des Dithering

⇢ Histogramme Einführung

⇢ Helligkeit und Kontrast

⇢ Bildtransformationen

⇢ Histogramm-Schieben

⇢ Histogrammdehnung

⇢ Einführung in die Wahrscheinlichkeit

⇢ Histogramm-Entzerrung

⇢ Graustufentransformation

⇢ Konzept der Faltung

⇢ Konzept der Maske

⇢ Konzept der Unschärfe

⇢ Konzept der Kantenerkennung

⇢ Prewitt-Operator

⇢ Sobel-Betreiber

⇢ Robinson-Kompass-Maske

⇢ Krisch Kompass Maske

⇢ Laplace-Operator

⇢ Einführung in den Frequenzbereich

⇢ Fourier-Reihe und Transformation

⇢ Faltungssatz

⇢ Hochpass- vs. Tiefpassfilter

⇢ Einführung in Farbräume

⇢ Einführung in die JPEG-Komprimierung

⇢ Optische Zeichenerkennung

⇢ Computer Vision und Computergrafik

Bilderzeugung

⇢ In der Kamera – Empfindlichkeit

⇢ Digitale Bildbildung

⇢ Empfindlichkeit und Farbe

⇢ Idealisierte Stichproben

⇢ Quantisierung auf P-Ebenen

⇢ (R,G,B) Parametrierung von Vollfarbbildern

⇢ Bilder als Matrizen

⇢ Einfache Verarbeitung – Transponieren

⇢ Einfache Verarbeitung – Zuschneiden

⇢ Punktverarbeitung

⇢ Berechnen des Histogramms von punktverarbeiteten Bildern

⇢ Stückweise lineare, „stetige“ Punktfunktionen

⇢ Mehr Reichweitendehnung/Kompression

⇢ Dynamikumfang, Sichtbarkeit und Kontrastverbesserung

⇢ Kurzer Hinweis zur Bildsegmentierung

⇢ Histogramm-Entzerrung

Berechnung des Mittelwerts und der Varianz

⇢ Diskrete Amplituden-Zufallsvariablen

⇢ Histogramm als Wahrscheinlichkeits-Massenfunktion

⇢ Histogramm-Entzerrung

⇢ Histogrammabgleich – Spezifikation

⇢ Quantisierung

⇢ Quantisierungsartefakte - Falsche Konturen

⇢ Entwerfen guter Quantisierer

⇢ Kompandierung

⇢ Gestaltung der Reproduktionsgrade für vorgegebene Schwellenwerte

⇢ MSQE Optimaler Lloyd-Max-Quantisierer

⇢ Systeme

⇢ Linear Shift Invariante (LSI) Systeme

⇢ Faltung

⇢ LSI-Systeme und Faltung

⇢ Die Fourier-Transformation von 2-D-Sequenzen

⇢ Real-komplexe Teile und Symmetrie

⇢ Verschiebung und Modulation

⇢ Delta-Funktionen

⇢ Fourier-Transformationstypen

⇢ Abtastung und Aliasing

⇢ Fourier-Transformation der abgetasteten Sequenz

⇢ Aliasing