Digital Image Processing

About: Digital Image Processing

Füllen Sie freies Handbuch für Digitale Bildverarbeitung mit Diagrammen und Grafiken. App deckt Hinweise zur Bildverarbeitung Digital. Die beste App in Engineering Education bringt auch den Blog, in dem Sie Ihre Arbeit beitragen können und die Forschung, Industrie, Universität Aktuelles zu diesem Thema erhalten.

Digitale Bildverarbeitung Anwendung dient sowohl Ingenieurstudenten und Profis.

Es ermöglicht eine schnelle Überarbeitung und Bezug auf die Themen wie eine detaillierte Flash-Karte. Jedes Thema ist komplett mit Grafiken, Gleichungen und andere Formen der grafischen Darstellungen für ein leichteres Verständnis.




Es umfasst mehr als 120 Themen der digitalen Bildverarbeitung. Die Themen werden in 7 Einheiten unterteilt.
Einige der Themen in dieser Anmeldung abgedeckt sind:

1. Globale Eigenschaften B-rep-Modell
2. Kompressionsgrundlagen
3. Lossless Datenkompression
4. Bildrestaurierung
5. Lineare Position invariant Abbaumodelle
6. Elemente der visuellen Wahrnehmung
7. Farbwahrnehmung
8. Bild Abtasten und Quantisieren
9. Basische Beziehung zwischen den Pixeln
10. Basische geometrische Transformationen
11. Einführung in die Fourier-Transformation und DFT
12. Fast-Fourier-Transformation
13. Eigenschaften von zweidimensionalen Fouriertransformation
14. Lösbare Bildtransformationen
15. Walsh, Hadamard, diskrete Cosinus, Haar und Slant-Transformationen
16. Raumdomänenverfahren
17. Graustufen Manipulation und Histogrammausgleich
18. Bild Subtraktion und Bildlungs
19. Räumliche Filterung auf die Abbildungen
20. Glättungsfilter auf die Bilder
21. Schärf Filter auf die Abbildungen
22. Derivative Filter auf die Abbildungen
23. Laplace-Filter auf die Abbildungen
24. Frequenzbereich
25. Homomorphe Filterungs
26. Bildwiederherstellungsprozess
27. Modell der Bildverschlechterung
28. Lärmmodelle
29. Merkmale der Rauschmodelle
30. Bestell-Statistik Filter
31 Adaptive Filter - Digitale Bildverarbeitung
32. Least-Mean-Square (LMS) Algorithmus
33. Blinder Bildrestauration und Anerkennung
34. Pseudo-Inverse Filtering
35. Singulärwertzerlegung
36. Lossless Kompression
37. Verlustbehaftete Kompression
38. Lempel-Ziv-Welch (LZW) Kompression
39. Lempel-Ziv-Welche (LZW), Dekompressions
40. Bitebene-Codierung
41. Differential Pulse Code Modulation (DPCM)
42. Bilddarstellung
43. Transform Coding
44. Wavelet Bildcodierung
45. JPEG-Komprimierung
46. ​​MPEG-Komprimierung
47. Grundlagen der Vektorquantisierung
48. Bildsegmentierung
49. Kantenerkennung
50. Bild Schwellwertbildung
51. Region basierte Segmentierung
52. Boundary Representation Models
53. Datenstruktur der Grenzdarstellungsmodelle
54. Vertex-basiertes Grenzmodell
55. Gesichts-basierte Grenzmodelle
56. Graph-Darstellung
57. Gültigkeit der Grenzmodelle
58. facettierte Modellierer für einige B-rep-Systeme
59. Zwei und halb Maßzeichnung
60. Vorteil und Nachteil des Boundary Representation
61. polygonale Approximation
62. Algorithmus für die geschlossenen Konturen
63. Lösung für geschlossene Konturen
64. heuristische Algorithmen
65. Mehrfach-Objekt polygonale Approximation
66. Optimale Algorithmen für Min- # Problem
67. Iterative reduziert Suche
68. Grenzdeskriptoren
69. Radial Entfernung Maßnahmen
70. Lineare Diskriminanzanalyse
71. Reduziert Suchalgorithmus
72. Die Hough-Transformation
73. Kantenerkennungstechniken
74. Laplace of Gaussian
75. Canny - Kantenerkennungsalgorithmus
76. Grundlagen der Farb
77. Das RGB-Farbmodell
78. Additiv gegen Subtraktive Farbmodelle
79. Interaktive Spezifikation der Farbe
80. Farbbildverarbeitung
81. CIE-Vorwahlen
82. Der HSI Modell
83. Das YIQ Modell
84. Farbe Übertragen auf Graustufenbilder
85. Grundlagen der Vollfarbbildverarbeitung
86. Farb Slicing
87. Ton und Farbkorrekturen
88. Intensity Slicing
89. Intensity Farbtransformation
90. Morphologische Bildverarbeitung
91. Dilating ein Bild
92. strukturierende Elemente
93. strukturierenden Element Decomposition

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