MATLAB : traitement d'images dans MATLAB

Name: MATLAB : traitement d'images dans MATLAB
Author: Gabriel Popoola

Développez vos compétences et vos connaissances en traitement d'images

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Cours : à la demande

Bonjour, je m'appelle Gabriel Popoola, et c'est le module sur le traitement d'image dans MATLAB. Au cours de ce module, nous allons couvrir la vue d'ensemble du traitement d'image et images dans MATLAB, types d'images, et la boîte à outils de traitement d'image. Au cours de cette leçon, Je vais expliquer ce qu'est le traitement d'image, ainsi que ce que sont les images et certaines propriétés de l'image. Donc, la première chose que je vais faire est de discuter du traitement d'image. Et traitement d'image ou traitement d'image numérique est l'utilisation d'algorithmes informatiques pour créer, traiter, communiquer et afficher des images numériques. Des algorithmes de traitement d'images numériques peuvent être utilisés pour convertir les signaux d'un capteur d'image en images numériques, améliorer la clarté et supprimer le bruit et autres artefacts, extraire la taille, l'échelle ou le nombre d'objets dans une scène, préparer les images pour l'affichage ou l'impression, ou compresser des images pour la communication sur un réseau. Dans MATLAB, une image est simplement une représentation graphique d'une matrice. Les images peuvent être représentées sous forme de tableaux, et les tableaux peuvent être représentés sous forme d'images. Et donc maintenant je vais juste créer une image à partir d'une matrice, et la première chose que je vais faire est de générer une matrice aléatoire allant de zéro à 256, c'est 20 par 20. Et donc je vais appeler cette matrice A, et mettez-le égal à randi 256, 20. Et maintenant, ce que j'ai est un tableau MATLAB c'est un double de 20 par 20. Et pour le convertir en image et nous allons juste l'appeler image A, nous pouvons simplement le lancer. Donc l'image A est égale à l'image et à A. Et maintenant, il génère ce chiffre avec des carrés de couleurs différentes représentatifs des différents nombres entiers. Alors maintenant, je vais entrer dans certaines propriétés de l'image. Désormais, les propriétés de l'image peuvent être référencées à l'aide de la notation par points. Ainsi, par exemple, si je veux stocker les couleurs et la variable appelée C, Je peux faire des données image A point C. Et donc maintenant j'ai un double de 20 par 20, mais ce double a un ensemble de valeurs représentatif des couleurs. Et pour voir si ou comment ils diffèrent, Je vais juste imprimer A. Et je veux la première ligne, chaque colonne. Et puis je vais faire la même chose pour C. Et parce que la plage de valeurs que j'utilisais était de zéro à 256, qui est vraiment la vraie couleur, vous pouvez le regarder car ces valeurs sont les mêmes. En plus de cela, vous pouvez consulter le mappage de données C ou la méthode de mappage des données de couleur. Et pour ce faire, nous pouvons simplement faire un mappage de données image A point C, et il utilise direct. Et direct signifie qu'il interprète les valeurs comme des indices dans la palette de couleurs actuelle. Valeurs avec la partie décimale sont fixés à l'entier inférieur le plus proche. Il y a aussi les données de transparence, et ainsi nous pouvons faire l'image A dot alpha data, et qui renvoie un. Et donc si c'est un scalaire, cela signifie qu'il y a une transparence constante sur toute l'image. Cependant, s'il s'agissait d'un tableau qui avait la même taille que les données, cela voudrait dire qu'il y a une transparence différente pour chaque valeur de l'élément. Et en plus de ça, il y a un certain nombre d'autres propriétés tels que l'alpha, le mappage de données, l'interpolation. Vous avez des propriétés de position et d'interactivité. Vous avez des rappels et un contrôle d'exécution des rappels. Et enfin, vous avez vos propriétés parent-enfant, identifiants. Et ceci conclut cette leçon. Si vous souhaitez en savoir plus sur les différentes propriétés des images, vous pouvez saisir les propriétés de l'image dans votre recherche de documentation pour consulter cette page. Merci.

Avancé Fournisseur : Gabriel Popoola 3 leçons · 15m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Au cours de cette leçon, nous verrons ce qu'est le traitement d'image ainsi que ce que sont les images dans certaines propriétés d'image. Le traitement d'images implique un large éventail de tâches, de fonctions et d'algorithmes. Les algorithmes de traitement d'image numérique peuvent convertir les signaux d'un capteur d'image en images numériques. Certains d'entre eux sont plus vastes et complexes que d'autres. Il peut également être utilisé pour améliorer la clarté, supprimer le bruit, accentuer, joindre, artefacts et faire beaucoup d'autres choses sur les images afin de les rendre plus utiles pour vous.

Dans ce module MATLAB, vous découvrirez le traitement d'image dans MATLAB et comment utiliser la boîte à outils de traitement d'image pour vos divers besoins de traitement d'image. Nous verrons comment la matrice de données est simplement la matrice contenant les valeurs de chaque pixel de l'image.

Après avoir terminé ce module, vous serez en mesure d'appliquer ce que vous avez appris à n'importe quel projet ou tâche impliquant l'analyse d'images. Cela peut être utile dans tous les domaines où les images et la vidéo sont utilisées avec une grande importance. Les domaines et industries spécifiques comprennent l'art, la télévision et le cinéma.

Ce que vous allez apprendre

Définir et expliquer ce qu'est le traitement d'images numériques et ce que sont les images
Identifier les propriétés des images et les différents types d'images dans MATLAB
Comprendre comment le traitement d'images est intégré à MATLAB
Localiser les outils, fonctions et applications dans la boîte à outils de traitement d'images de MATLAB (Image Processing Toolbox)
Appliquer des techniques de traitement d'images telles que l'amélioration de la clarté, la suppression du bruit et l'accentuation des images
Utiliser les compétences en traitement d'images pour des projets et des tâches impliquant l'analyse d'images

Points clés à retenir

Le traitement d'images implique une large gamme de tâches, de fonctions et d'algorithmes, certains plus étendus et complexes que d'autres.
Les algorithmes de traitement d'images numériques peuvent convertir les signaux d'un capteur d'images en images numériques.
Le traitement d'images peut être utilisé pour améliorer la clarté, supprimer le bruit, accentuer, joindre et traiter les artefacts pour rendre les images plus utiles.
La matrice de données est simplement la matrice contenant les valeurs de chaque pixel d'une image.
Les compétences en analyse d'images peuvent être utiles dans tout domaine où les images et la vidéo sont importantes, y compris l'art, la télévision et le cinéma.

Foire aux questions

Que vais-je apprendre dans ce module de traitement d'images MATLAB ?

Vous en apprendrez davantage sur le traitement d'images dans MATLAB et sur la façon d'utiliser l'Image Processing Toolbox pour vos divers besoins de traitement d'images, notamment en définissant le traitement d'images numériques, en comprenant comment il est intégré à MATLAB et en trouvant les outils, fonctions et applications dans la boîte à outils.

Quels sujets ce cours couvre-t-il ?

Le cours couvre un aperçu du traitement d'images et des images dans MATLAB, les types d'images et l'Image Processing Toolbox.

Que puis-je faire après avoir terminé ce module ?

Après avoir terminé ce module, vous serez capable d'appliquer ce que vous avez appris à tout projet ou tâche impliquant l'analyse d'images, ce qui peut être utile dans tout domaine où les images et la vidéo sont utilisées avec une grande importance, y compris l'art, la télévision et le cinéma.

Quelles compétences ce cours aide-t-il à développer ?

Ce cours aide à développer des compétences en traitement d'images numériques, analyse d'images, segmentation d'image, MATLAB, traitement de signaux et traitement vidéo.