MATLAB: Bildverarbeitung in MATLAB

Name: MATLAB: Bildverarbeitung in MATLAB
Author: Gabriel Popoola

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Bildverarbeitung

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Kurs: On-Demand

Hallo, mein Name ist Gabriel Popoola, und das ist das Modul zur Bildverarbeitung in MATLAB. Während dieses Moduls Wir werden einen Überblick über die Bildverarbeitung geben und Bilder in MATLAB, Bildtypen, und die Bildverarbeitungs-Toolbox. Während dieser Unterrichtsstunde Ich werde durchgehen, was Bildverarbeitung ist, sowie was Bilder sind und einige Bildeigenschaften. Das erste, was ich tun werde, ist die Bildverarbeitung zu diskutieren. Und Bildbearbeitung oder digitale Bildbearbeitung ist die Verwendung von Computeralgorithmen zur Erstellung, Verarbeitung, kommunizieren und digitale Bilder anzeigen. Es können digitale Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet werden Signale von einem Bildsensor in digitale Bilder umzuwandeln, Verbesserung der Klarheit und Entfernung von Rauschen und anderen Artefakten, extrahieren Sie die Größe, den Maßstab oder die Anzahl der Objekte in einer Szene, Bilder für die Anzeige oder den Druck vorbereiten, oder Bilder für die Kommunikation über ein Netzwerk komprimieren. In MATLAB ist ein Bild einfach eine grafische Darstellung einer Matrix. Bilder können als Arrays dargestellt werden, und Arrays können als Bilder dargestellt werden. Und jetzt werde ich einfach ein Bild aus einer Matrix erstellen, und das erste, was ich tun werde generiert eine zufällige Matrix im Bereich von null bis 256, das ist 20 mal 20. Und deshalb werde ich diese Matrix A nennen, und setze es gleich Randi 256, 20. Und jetzt habe ich ein MATLAB-Array das ist ein 20 mal 20 Double. Und um es in ein Bild umzuwandeln und wir nennen es einfach Bild A, wir können es einfach werfen. Bild A ist also gleich Bild und A. Und jetzt generiert es diese Zahl mit verschiedenfarbigen Quadraten die repräsentativ für die verschiedenen ganzen Zahlen sind. Also werde ich jetzt auf einige Bildeigenschaften eingehen. Jetzt können Bildeigenschaften mit Punktnotation referenziert werden. Also zum Beispiel, wenn ich die Farben speichern möchte und die Variable namens C, Ich kann Bild-A-Punkt-C-Daten erstellen. Und jetzt habe ich ein 20 mal 20 Doppeltes, aber dieses Double hat eine Reihe von Werten repräsentativ für die Farben. Und um zu sehen, ob oder wie sie sich unterscheiden, Ich werde nur A ausdrucken. Und ich möchte Zeile eins, jede Spalte. Und dann werde ich dasselbe für C tun. Und wegen des Wertebereichs, den ich verwendet habe war von null bis 256, das ist wirklich True Color, Sie könnten es sich ansehen, da diese Werte gleich sind. Darüber hinaus können Sie sich das C-Daten-Mapping ansehen oder das Farbdatenabbildungsverfahren. Und um das zu tun, können wir einfach eine Bild-A-Punkt-C-Datenzuordnung durchführen, und es verwendet direkt. Und direkt bedeutet, dass es die Werte als Indizes interpretiert in die aktuelle Farbkarte. Werte mit Dezimalanteil sind auf die nächste niedrigere Ganzzahl festgelegt. Es gibt auch die Transparenzdaten, und so können wir Bild-A-Punkt-Alpha-Daten erstellen, und das gibt eine Eins zurück. Wenn es also ein Skalar ist, das heißt, es herrscht eine durchgängige transparenz über das gesamte Bild. Wenn dies jedoch ein Array war das war die gleiche Größe wie die Daten, das würde bedeuten, dass es eine andere Transparenz gibt für jeden Wert im Element. Und darüber hinaus Es gibt eine Reihe anderer Eigenschaften wie Alpha, Datenmapping, Interpolation. Sie haben Positions- und Interaktivitätseigenschaften. Sie haben Callbacks und Callback-Ausführungskontrolle. Und schließlich haben Sie Ihre Eltern-Kind-Eigenschaften, Identifikatoren. Und damit endet diese Lektion. Wenn Sie mehr erfahren möchten über die unterschiedlichen Eigenschaften von Bildern, Sie können Bildeigenschaften eingeben in Ihrer Dokumentationssuche, um diese Seite anzuzeigen. Vielen Dank.

Fortgeschritten Anbieter : Gabriel Popoola 3 Lektionen · 15m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

In dieser Lektion erfahren Sie, was Bildverarbeitung ist und was Bilder in einigen Bildeigenschaften bedeuten. Die Bildverarbeitung umfasst ein breites Spektrum an Aufgaben, Funktionen und Algorithmen. Digitale Bildverarbeitungsalgorithmen können Signale von einem Bildsensor in digitale Bilder umwandeln. Einige davon sind umfangreicher und komplexer als andere. Sie können auch verwendet werden, um die Klarheit zu verbessern, Rauschen zu entfernen, zu schärfen, zu verbinden, Artefakte zu entfernen und viele andere Dinge mit Bildern zu tun, um sie für Sie nützlicher zu machen.

In diesem MATLAB-Modul lernen Sie die Bildverarbeitung in MATLAB kennen und erfahren, wie Sie die Bildverarbeitungs-Toolbox für Ihre verschiedenen Bildverarbeitungsaufgaben nutzen können. Sie erfahren, dass die Datenmatrix einfach die Matrix ist, die die Werte für jedes Pixel des Bildes enthält.

Nach Abschluss dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe anzuwenden, die eine Bildanalyse erfordert. Dies kann in allen Bereichen nützlich sein, in denen Bilder und Videos von großer Bedeutung sind. Zu den spezifischen Bereichen und Branchen gehören Kunst, Fernsehen und Film.

Was Sie lernen werden

Definieren und erläutern Sie, was digitale Bildverarbeitung ist und was Bilder sind
Identifizieren Sie Bildeigenschaften und verschiedene Bildtypen in MATLAB
Verstehen Sie, wie Bildverarbeitung in MATLAB integriert ist
Suchen Sie die Tools, Funktionen und Apps innerhalb der MATLAB Image Processing Toolbox
Wenden Sie Bildverarbeitungstechniken wie Verbesserung der Klarheit, Rauschentfernung und Bildschärfung an
Nutzen Sie Bildverarbeitungsfähigkeiten für Projekte und Aufgaben mit Bildanalyse

Wichtige Erkenntnisse

Bildverarbeitung umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, Funktionen und Algorithmen, von denen einige umfangreicher und komplexer sind als andere.
Digitale Bildverarbeitungsalgorithmen können Signale von einem Bildsensor in digitale Bilder umwandeln.
Bildverarbeitung kann verwendet werden, um Klarheit zu verbessern, Rauschen zu entfernen, zu schärfen, zu verbinden und Artefakte zu beheben, um Bilder nützlicher zu machen.
Die Datenmatrix ist einfach die Matrix, die die Werte für jedes Pixel in einem Bild enthält.
Bildanalysefähigkeiten können in allen Bereichen nützlich sein, in denen Bilder und Videos wichtig sind, einschließlich Kunst, Fernsehen und Film.

Häufig gestellte Fragen

Was werde ich in diesem MATLAB-Bildverarbeitungsmodul lernen?

Sie erfahren mehr über Bildverarbeitung in MATLAB und wie Sie die Image Processing Toolbox für Ihre verschiedenen Bildverarbeitungsanforderungen nutzen, einschließlich der Definition von digitaler Bildverarbeitung, des Verständnisses, wie sie in MATLAB integriert ist, und des Findens der Tools, Funktionen und Apps in der Toolbox.

Welche Themen behandelt dieser Kurs?

Der Kurs behandelt eine Bildverarbeitungsübersicht und Bilder in MATLAB, Bildtypen und die Image Processing Toolbox.

Was kann ich nach Abschluss dieses Moduls tun?

Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe mit Bildanalyse anwenden, was in allen Bereichen nützlich sein kann, in denen Bilder und Videos von hoher Bedeutung verwendet werden, einschließlich Kunst, Fernsehen und Film.

Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?

Dieser Kurs hilft dabei, Fähigkeiten in digitale Bildverarbeitung, Bildanalyse, Bildsegmentierung, MATLAB, Signalverarbeitung und Videoverarbeitung zu entwickeln.