پردازش تصویر روشی برای تبدیل یک تصویر به فرم دیجیتال و انجام عملیات بر روی آن ، تا یک تصویر بهبود یافته بدست آمده و اطلاعات مفیدی از تصویر استخراج شود.

تصویر یک سیگنال دو بعدی می باشد. لذا پردازش تصویر به نوعی یک پردازش سیگنال می باشد. خروجی آن می تواند تصویر یا خصوصیتی در مورد تصویر باشد.

پردازش تصویر امروزه یکی از موضوعات بسیار پرکاربرد در علوم مختلف می باشد.

کاربردهای پردازش تصویر دیجیتال

بازسازی و افزایش کیفیت تصویر

مهندسی پزشکی

شناسایی از راه دور remote sensing

انتقال و کدگذاری

بینایی ماشین و ربات

پردازش رنگ

شناسایی الگو

پردازش ویدئو

آنالیز تصاویر میکروسکوپی

کاربردهای اصلی پردازش تصویر دیجیتال در پزشکی به صورت زیر است :

تصویربرداری اشعه گاما

اسکن PET

تصویر برداری X Ray

CT اسکن

تصویربرداری UV

اهداف پردازش تصویر

میتوان به پنج گروه آنرا تقسیم کرد :

تصویر سازی (visualization) : مشاهده قسمت هایی از تصویر که قابل مشاهده نیست.

بازسازی و افزایش کیفیت (image sharping and restoration) : برای ایجاد تصویر بهتر .

بازیابی تصویر (image retrieval) : جستجو برای تصویر مورد علاقه .

اندازه گیری الگو (measurement of pattern) : اندازه گیری اشیای مختلف داخل تصویر.

شناسایی تصویر (image recognition) : تمایز دادن اشیای داخل تصویر.

هدف از تهیه این فیلم آموزشی :

به موازات گسترش كاربردهاي پردازش تصویر، نياز به فراگيري آن برای علاقه مندان به وجود آمده است. اما کتاب های زیادی در این زمینه نوشته شده اما در اکثر آنها تئوری با فرمول و روابط پیچیده بیان شده است و علاقه مندان با مراجعه به آنها از ادامه مسیر یادگیری نا امید می شوند. در اکثر این کتاب ها جنبه کاربردی بودن کمتر مورد توجه قرار گرفته است.

لذا گروه برنامه نویسی ایران متلب تصمیم گرفت یک فیلم آموزشی جامع ، بر اساس سالها تجربه خود در پروژه های مختلف پردازش تصویر، برای استفاده علاقه مندان تهیه کند.

یک عکس هم از گروه بینایی ماشین شرکت mathworks که برنامه نویسان توابع پردازش تصویر متلب هستند را براتون پیدا کردم که در قسمت زیر میتونید آنها ببینید :

مخاطبین :

اين فيلم آموزشي توسط هر فردي كه دوست دارد تا با پردازش تصویر آشنا بشود قابل استفاده است و توسط دانشجويان تمامي رشته ها قابل استفاده است.

سرفصل ها : ( به مرور تکمیل می شود)

توضیح با جزییات دستور imread

چه فرمت هایی imread پشتیبانی می کند؟

کلاس خروجی unit8 و unit16

انواع تصاویر در تولباکس پردازش تصویر متلب

Binary و indexed و gray level و True Color

تصاویر DICOM

کاربرد تصاویر indexed

دستور dicominfo

دلیل 4 بعدی خروجی تصاویر DICOM

پارامتر NumberOfFrames

تبدیل فرمت تصاویر

نمایش چند تصویر در یک پنجره(عمودی و افقی)

قرار دادن عنوان برای پنجره

هشدار (warning) نمایش تصویرهای خیلی بزرگ

فرمت NITF

فرمت analyze 7.5

فرمت interfile

تصاویر HDR (High Dynamic Range)

دستور tonemap

معرفی دستورات تبدیل فرمت تصاویر

دستور rgb2gray

تبدیل تصویر خاکستری به رنگی rgb

دستور im2bw

تعیین حد آستانه باینری کردن

دستور graythresh

دستور index2gray

دستور rgb2gray

کاربرد hsv در شناسایی چهره

تبدیل به فرمت double

تنطیمات تولباکس پردازش تصویر

Initial magnification

Border Style در imshow

نمایش Axes تصویر

مختصات فضایی (x,y) در تصویر

گزینه Copy Figure

Border Style نوع Tight

ذخیره سازی تصویر

گزینه Enable Hardware Optimization

گزینه imtool

پنجره Inspect Pixel Values

کاربرد imtool در پروژه های برنامه نویسی

ابزار measure distance

نمایش فیلم یا multiframe

نمایش تصاویر gif به صورت فیلم

ساخت فیلم با تصاویر متوالی

دستور immovie

دستور implay

کار با movie player متلب

تبدیلات هندسی

دستور imcrop

برش یا بریدن بخشی از تصویر

گزینه Copy Position در imcrop

کاربردهای imcrop در استخراج ویژگی

ارتباط regionprops و imcrops

دستور تغییر اندازه تصویر imresize

کابردهای imresize

چند برابر کردن تصویر

تغیییر اندازه تصویر به مقدار یک مشخص

تغییر اندازه تصویر به تعداد سطر مشخص و تعداد ستون نامشخص

تئوری تغییر اندازه تصویر

روش nearest neighbor

روش bilinear

روش bicubic

روش box shape kernel

روش مثلثی triangular

روش cubic

روش lanczos

چرخش تصویر imrotate

تصحیح پرخش تصویر

کاربرد در شناسایی حروف

دستور imtranslate

جابجایی مکانی تصویر

پر کردن اطراف تصویر با عدد خاصی

گزینه FilledValues

دستور impyramid

گزینه reduce

گزینه expand

معیارهای کیفیت تصویر SSIM

دستور imwrap

دستور affline2d

توضیح عناصر ماتریس affline

دستور imshowpair

محاسبه اتوماتیک tform

تصحیح کجی تصویر

دستور fitgeotrans

تبدیل affine

تبدیل projective

تبدیل شباعت غیر reflective

تبدیل Piecewise Linear

تبدیل Local Weighted Mean (میانگین وزندار محلی)

تبدیل چند جمله ای polynomial

کمترین تعداد نقاط لازم برای affine

تاثیر چرخش تصویر در الگوریتم

دستور imfuse

انداختن دو تصویر بر روی هم

دستور imref2d

دستور imregconfig

توابع registration

گزینه های رجسیتر

(تعداد کل تکرارها ، حداقل و حداکثر طول گام ، تلورانس اندازه گرادیان ، فاکتور relaxation )

دستور imregister

نوع translation

نوع rigid

نوع similarity

نوع affine

توضیح فلوچارت registration

توابع افزایش contrast تصویر

افزایش کیفیت تصویر

تابع imadjust

تخصیص بازه برای imadjust

Imadjust برای تصاویر رنگی

استفاده از []

تابع imcontrast

کار با ابزار Adjust Contrast

تغییر مینیمم و ماکزیمم کنتراست تصویر

دستور imsharpen

تمایز دادن لبه ها

حذف ماتی و بلوری تصویر

یکسان سازی هیستوگرام

تفاوت histeq و adapthisteq

نحوه انتخاب تابع یکسان سازی هستوگرام

imhistmatch

تغییر هیستوگرام بر مبنای هیستوگرام تصویر مرجع

تعیین حد پایین imadjust

تایع stretchlim

اضافه کردن نویز به تصویر

چرا نویز به تصویر اضافه می کنیم؟

تابع imnoise

انواع نویز (Gaussian و localvar و poisson و salt @ pepper و speckels )

( گایوسین و واریانس محلی و پواسون و نمک و فلفل و اسپکلز)

پارامترهای میانگین و واریانس نویز گایوسین

پارامترهای نویز سفید گایوسین میانگین-صفر

پارامترهای نویز نمک و فلفلی

رابطه کلی نویز speckels

نکاتی در مورد نویز در تصویر

طریقه بیان نتایج حذف نویز در مقاله

فیلتر ها در تصویر

مفعوم convolution

مفهوم correlation

پنجره یا window در فیلترها

توضیج کانالوشن با مثال

توضیح correlation با مثال

حرکت sliding پنجره فیلترینگ

کرنل یا kernel در فیلترینگ

Convolution یا correlation کدام مناسب تر است؟

مفهوم padding

مقدار padding چقدر می تواند باشد ؟

حرکت distinct پنجره فیلترینگ

پیکسل مرکزی یا center pixel در پردازش تصویر

Sliding یا distinct کدام مناسب تر است؟

تابع nlfilter

تابع blockproc

کاربرد imfilter

ساخت فیلتر با fspecial

فیلتر میانگین average

فیلتر میانگین دایره ای circular

فیلتر پایین گذر گایوسین lowpass filter gaussian

فیلتر لاپلاسین laplacian

فیلتر گایوسین لاپلاسین

فیلتر تقریب حرکت خطی دوربین motion

فیلتر prewitt

فیتلر sobel

یافتن لبه های عمودی

یافتن لبه های افقی

استخراج لبه های عمودی و افقی با هم

خصوصیات کرنل فیلتر

اعمال فیلتر به تصویر

دستور imadd

تنظیم اندازه پنجره فیلتر میانگین

برای حذف نویزهای ضربه ای چه کار کنیم؟

تابع imgaussfilt

لینک دانلود

دانلود و مشاهده قسمت اول :

لینک دانلود قسمت اول (کیفیت اصلی)
لینک مشاهده قسمت اول در آپارات
لینک مشاهده قسمت اول در تخته سفید
لینک مشاهده قسمت اول در یوتیوب

دانلود و مشاهده قسمت دوم :

لینک دانلود قسمت دوم (کیفیت اصلی)
لینک مشاهده قسمت دوم در آپارات
لینک مشاهده قسمت دوم در تخته سفید
لینک مشاهده قسمت دوم در یوتیوب

نوشته فیلم آموزشی پردازش تصویر در متلب MATLAB اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.

کمیت هایی همچون شتاب ، دما ، رطوبت و… نیز در واحد زمان متغیر بوده و همچنین قابل اندازه گیری هستند. بنابراین با نمونه گیری از این کمیت ها در واحد های زمانی مختلف می توان تشکیل یک سیگنال داد. پردازش سیگنال نیز علمی است که به آنالیز سیگنال ها می پردازد. به علت کاربرد گسترده و همچنین قابل لمس بودن سیگنال های صوتی برای خوانندگان ، در ادامه مقالاتی که برای پردازش سیگنال قرار داده ایم ، تمرکز خود را بر روی سیگنال های صوتی و گفتار متمرکز کرده ایم. شکل زیر سیگنال صوتی را نشان می دهد که هنگام فشار دادن کلید ۱ بر روی تلفن تولید می شود:

 

سیگنال پیوسته

سیگنال گسسته

شکل سمت چپ سیگنال را به شکل گسسته و شکل سمت راست سیگنال را به صورت پیوسته نشان می دهند. محور افقی زمان و محور عمودی نیز مقدار شدت سیگنال را نمایش می دهند.

همگام با ورود این سیگنال دیجیتالی به کارت صوتی خروجی آنالوگ (سیگنال پیوسته) در آن تولید می شود که این خروجی نیز وارد سیستم پخش صدا شده و موج تولید شده توسط بلندگو پس از پخش در فضا توسط گوش ما حس می گردد. این کل فرآیندی است که یک سیگنال صوتی دیجیتالی طی می کند تا توسط گوش ما شنیده شود. عکس این فرآیند نیز امکان پذیر است، بدین صورت که همگام با صحبت کردن ما در یک میکروفون، سیگنال آنالوگ تولید شده توسط آن وارد کارت صوتی شده و توسط کارت صوتی نمونه برداری می گردد وهمین نمونه برداری است که موجب تولید یک سیگنال زمانی در سمت کامپیوتر می گردد.

حال فرض کنید می خواهیم نویزی را که در یک فایل صوتی وجود دارد، یا نویزی که هنگام صحبت کردن ما در میکروفون ممکن است تحت تاثیر محیط اطراف به وجود آید را حذف کنیم. برای این منظور نیاز داریم که سیگنال دیجیتالی موجود بر روی سیستم کامپیوتری را پردازش کرده و پس از شناسایی نویز ها با استفاده از روشی به حذف آن ها پبردازیم. یا فرض کنید قصد داریم نرم افزاری را طراحی کنیم که این نرم افزار کلمات بیان شده در میکروفون را تایپ کند. پردازش گفتار علمی است که با بهره گرفتن از روش های پردازش سیگنال به انجام این عمل می پردازد. در ادامه این بخش سعی کرده ایم مفاهیم کلی پردازش سیگنال را مورد بررسی قرار دهیم. توجه داشته باشید که تمام روش های پردازش سیگنال های دیجیتالی برای آنالیز گفتار نیز به کار می رود.

فرض کنید میکروفورنی را به کارت صوتی وصل کرده اید و در حال ضبط صدا هستید. خروجی   میکروفون یک خروجی آنالوگ می باشد و بنابراین نمی تواند به طور مستقیم وارد سیستم   کامپیوتری گردد. چرا که همه سیستم های دیجیتالی اعم از یک کامپیوتر تنها با ورودی   های دیجیتال می تواند کار کنند. بنابراین سیگنال آنالوگ تولید شده در خروجی   میکروفون قبل از ورود به سیستم کامپیوتری باید به سیگنال دیجیتال تبدیل گردد.   دیجیتال کردن سیگنال بر روی سیستم های کامپیوتری امروزی توسط کارت های صوتی انجام می پذیرد. یک سیگنال آنالوگ از لحظه ورود تا دیجیتال شدن مراحل زیر را به ترتیب طی   می کند:
 • آماده کردن سیگنال ورودی  
• فیلتر کردن سیگنال ورودی  
• نمونه برداری  
• چندی کردن  
 شماتیک زیر نیز فرآیند تبدیل سیگنال آنالوگ به دیجیتال را نشان می دهد:

آماده کردن سیگنال ورودی :    
   فرض  کنید خروجی سنسوری که موجب تولید سیگنال می شود ، ولتاژ باشد. به عنوان  مثال زمانی که در میکروفون صحبت می کنید، متناظر با صدای تولید شده توسط شما،  خروجی میکرفون نیز در یک بازه مشخص به شکل ولتاژ تغییر می کند. یا به عنوان مثال  خروجی سنسوری که برای ضبط نوار قلبی بکار می رود، در بازه های بسیار کوچک ولتاژ (  میلی ولت )  در حال تغییر است.    
   
   در  مراحل بعدی عمل دیجیتال کردن زمانی که از مبدل آنالوگ به دیجیتال استفاده  می کنیم، عملا نیاز به ولتاژهایی در بازه ( 5..0) ، ( 5-..5 ) یا … ولت نیاز  داریم. اما  همانطور که دیدیم خروجی برخی از سنسورها ( همانند سنسور نوار قلبی ) در حد  میلی ولت  است. بنابراین نیاز به روشی داریم که بتوانیم خروجی سنسورها را تقویت کرده و  آن ها  را برای ورود به مبدل های آنالوگ به دیجیتال آماده کنیم.
   
   این  مرحله از عمل دیجیتال کردن ورودی را آماده سازی سیگنال ورودی می گوییم که  در آن از  تقویت کننده ها ( آمپلی فایر ) برای افزایش/ کاهش بهره ولتاژ استفاده می  کنیم. لازم  به ذکر است که امروزه سیستم تقویت کننده سیگنال به شکل توکار بر روی کارت  های صوتی  وجود دارد و در کارهای معمول خود نیاز به نصب تقویت کننده خارجی به کارت  صوتی نداریم.در سیستم عامل ویندوز ضریب بهره آمپلی فایر کارت صوتی توسط Volume Controller خود سیستم عامل تعیین می شود.
   
   فیلتر کردن سیگنال    
   خطوط  تلفن دیجیتال قابلیت حمل سیگنال هایی در بازه 0 تا 3400 هرتز را دارند. از  اینرو سیگنال هایی که فرکانسی خارج از این محدوده دارند، باید قبل از  دیجیتال شدن فیلتر شوند. این عمل نیز با طراحی فیلترهایی امکان پذیر است. در واقع پس از  آنکه سیگنال ورودی آماده شد ( تقویت گردید ) وارد سیتم فیلترینگ می گردد تا  سیگنال های خارج  از محدوده فرکانسی آن کاربرد ، از سیستم حذف گردند.    
   
   طراحی فیلترها    
   از  اهمیت ویژه ای برخوردار است چراکه اگر سیگنال به شکل صحیح فیلتر نشود، دچار  اختلال هایی خواهد شد. با توجه به اینکه طراحی فیلترهای آنالوگ خارج از  حیطه تخصصی ما  می باشد، بنابراین از ذکر مطالب در مورد آن ها خودداری می کنیم. با این حال  زمانی که نحوه طراحی فیلترهای دیجیتال را شرح می دهیم، پارمترهایی را که  برای طراحی یک  فیلتر مناسب باید در نظر گرفت ، نشان خواهیم داد.
   
   نمونه برداری کردن    
   پس  از آنکه سیگنال ورودی آماده شد و فیلترکردن آن نیز انجام پذیرفت، دیجیتال  کردن سیگنال آنالوگ آغاز می شود. نمونه برداری بدین مفهوم است که در بازه های  زمانی مشخص مقدار سیگنال ورودی را خوانده و برای چندی شدن به مرحله بعد انتقال دهیم.  به عنوان مثال  زمانی که می خواهیم در هر ثانیه 44000 نمونه از سیگنال ورودی برداریم،  باید در بازه  های زمانی 0.00002 ثانیه مقدار سیگنال آنالوگ را خوانده و به مرحله بعد  منتقل کنیم. به عنوان مثال زمانی که در میکروفون صحبت می کنید، با فرض اینکه نرخ  نمونه برداری 44000 نمونه در ثانیه باشد، سیستم دیجیتال کننده هر 0.00002 ثانیه  یکبار ولتاز خروجی میکروفون را – که تقویت و فیلتر شده است – خوانده و مقدار آن  را به چندی  کننده ارسال می کند.    
   
   چندی کردن سیگنال    
   در  مرحله نمونه برداری دیدیم که یک نمونه از سیگنال به شکل ولتاژ نمونه برداری  شد. در  این مرحله ولتاز نمونه برداری شده باید به شکل دیجیتالی ( عدد باینری )  تبدیل شود.  برای این منظور نیز از مبدل های آنالوگ به دیجیتال استفاده می کنیم. به  عنوان مثال  یک مبدل انالوگ به دیجیتال 8 بیتی به ازای ورودی خود عددی بین 0 تا 255  تولید می  کند. فرض کنید ورودی مبدل در بازه 0 تا 5 ولت باشد. این بدان معناست که به  ازای ورودی 0 ولت ، خروجی مبدل عدد باینری 0 و به ازای ورودی 5 ولت خروجی مبدل  عدد باینری 255 خواهد بود. بدیهی است که افزایش تعداد بیت های مبدل موجب افزایش  دقت چندی  شدن خواهد شد.

نوشته پردازش سیگنال چیست؟ (Signal processing) اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.