آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب

آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب

آشنایی با دوره آموزش متلب پردازش تصویر

تصاویر چگونه پردازش می‌شود. پیش از آنکه دنیای وارد دنیای پردازش تصاویر به صورت دیجیتال شویم و حتی پیش از آنکه امکان پردازش تصاویر با دوربین‌های عکاسی قدیمی را پیدا کنیم حتی پیش از آنکه بشر به اولیه‌ترین تکنولوژی‌ها دست پیدا کند، با پردازش تصویر آشنا بودیم زیرا قدرت بینایی ما این امکان را ایجاد می‌کند تا از طریق گیرنده‌های بینایی سینگال‌های آنالیز تصویر به مغزمان ارسال شود و تصاویر را پردازش و قابل فهم کند. بنابراین سیستم بینایی ما اولین سیستم پردازش تصویر است که می‌شناسیم. اما آنچه به عنوان پردازش تصویر این روزها شناخته می‌شود در واقع همان پردازش تصویر دیجیتال است که به کمک پردازش سیگنال‌های دیجیتال که هر کدام انتقال دیتای بخشی از تصویر را بر عهده دارند و در نهایت توسط دستگاه پویشگر قابل خوانش می‌شود شناخته می‎‌شود. آموزش متلب پردازش تصویر به طور کلی دو شاخه مهم در پردازش تصاویر تعریف می‌شود، دسته اول بهبود تصویر است و دسته دوم بینایی ماشین. زمانی که قرار است تصویر پردازش و قابل نمایش کنیم نیاز است که از نرم‌افزاهایی مانند متلب استفاده کنیم که دیتال‌‍‌های دریافتی را با زبان برنامه نویسی به تعریف و قابل پردازش کند. در آموزش متلب پردازش تصویر به سادگی و با جزئیات یاد خواهید گرفت که از هوش مصنوعی به چه شیوه‌ای برای تفسیر دیتاهای تصویری استفاده کنید. با توجه به کاربردی بودن ابزارهای متلب در پردازش تصاویر پیچیده دوره‌های آموزش متلب پردازش تصویر به طور مفصل و تکنیکی و با جزئیات کامل به این بحث خواهد پرداخت.

کلیاتی درباره دوره‌های آموزش متلب پردازش تصویر

باید در نظر داشته باشید که در مورد پردازش تصویر سه سطح کلی وجود دارد. سطوح پایین و سطوح متوسط و سطوح بالا، این سه سطح با توجه به بینایی ماشین و شیوه پردازش تصویر در نظر گرفته می‌شود. در آموزش متلب پردازش تصویر در سطوح پایین باید بدانید که در این سطح پردازش‌های ابتدایی باید آغاز شود و این کار با حذف نویز، بهبود وضعیت کنتراست تصویر و فیلتر کردن تصویر انجام خواهد شد. هم ورودی و هم خروجی در این سطح تصویر است. در آموزش متلب پردازش تصویر سطوح میانی با نام بخش بندی تصویر نیز شناخته می‌شود. تصویر به صورت تکه‌ای آنالیز می‎شود و طبقه بندی تصویر و اجزای آن کاریست که پردازش در سطح متوسط انجام خواهد داد. ورودی در این مدل پردازش تصویری است و خروجی به صورت صفاتی از اشیاء موجود در تصویر مانند لبه‌ها یا کانتور یا … است. در آموزش متلب پردازش تصویر سطوح بالا روابط میان اشیاء نیز تشخیص داده می‌شود. تفسیرها و درک صحنه و تشخیص و تفسیر اقداماتی است که سیستم بینایی انسان انجام می‌دهد و باید بتوان این قابلیت را در بینایی دستگاه‌های دیجیتال نیز جستجو کرد. برای مثال باید سیستم تشخیص اتوماتیک متن را تصور کرد. دو بخش متفاوت وجود دارد، یک پردازش تصویر است و دو آنالیز تصویر. در واقع زمانی که قصد داریم ناحیه مربوط به محتوا را تشخیص دهیم، زمانی که پیش پردازش تصویر انجام می‌شود، زمانی که کاراکترها استخراج می‌شود. زمانی که کاراکترها تشخیص داده می‎شود همگی در بحث پردازش تصویر قرار دارد اما زمانی که بحث به سمت مفهوم و محتوا برود و تفسیر محتوایی ارائه شود باید به سراغ بخش آنالیز تصویر در حیطه بینایی ماشین رفت. بنابراین برای درک بهتر آنچه در آموزش متلب پردازش تصویر یادخواهید گرفت باید بتوان تصویر دیجیتال را به خوبی شناخت.

شناخت تصویر دیجیتال در آموزش متلب پردازش تصویر

تصویر را با یک تابع دو بعدی نیز می‌توان تفسیر کرد. یک تابع شامل المان‌های X و Y که مکان هر نقطه را تعریف خواهد کرد. آنچه به عنوان تابع F در آموزش متلب پردازش تصویر تعریف می‌شود در هر نقطه مقدار شدت روشنایی تصویر است. در صورتی که مقادیر X و Y و در کنار آن مقدار تابع F(X,Y) با ارقام گسسته بیان شود می‌توان گفت که در حال ایجاد تصویر دیجیتال هستیم. پیکسل‌ها درواقع تعداد محدودی از نقاط هستند که مقدار و موقعیت مشخصی دارند و با نام المان‌های تصویر و یا پیکسل شناخته می‌شوند.

در آموزش متلب پردازش تصویر تصاویر چگونه به نمایش در می‌آیند؟

اگر قرار به کار کردن با نرم افزار متلب باشد باید با ماتریس‌ها آشنا باشید. زمانی که قصد نمایش یک تصویر داریم می‌بایست دو المان M و N وجود داشته باشد، یک آرایه دو بعدی در یک ماتریس M و N قرار می‌گیرد. مقداری که برای هر کدام از عناصر آرایه‌ها در نظر گرفته می‌شود میزان شدت روشنایی تصویر را در هر نقطه نشان می‌دهد. هر عنصر در واقع یک آرایه ۸ بیتی است. آرایه‌ای که می‌تواند مقادیری بین ۰ تا ۲۵۵ داشته باشد. در صورتی که عدد صفر انتخاب شود به معنای سیاه و در صورتی که مقدار ۲۵۵ انتخاب شود سفید خواهد بود. در متلب اندیس مولفه با صفر شروع نمی‌شود بنابراین لازم است که نقطه شروع عدد یک انتخاب شود. در آموزش متلب پردازش تصویر نقش ماریس‌ها بسیار مهم است در ادامه توضیحاتی درباره این ماتریس‌ها ارائه خواهیم کرد.

شناخت انواع ماتریس در آموزش متلب پردازش تصویر

تصاویری که در متلب پردازش می‌شود باید به وسیله یک ماتریس نمایش داده شود. این ماتریس‌ها سه نوع است و از کدام برای تفسیر داده‌های تصاویر استفاده می‌شود. ماتریس تصاویر اندیس گذاری شده نوع اول و ماتریس تصاویر با شدت رنگ نوع دوم و ماتریس سوم را نیز با نام RGB. تصاویر اندیس گذاری شده دارای آرایه دوبعدی است. هر خانه شماره رنگ ذخیره می‌شود. یک مارتیس جعبه رنگ نیاز دارد. اندازه آن M*3 است. مقادیر قابل قبول RGB در آن جای گرفته است. به طور کلی ۳ درجه رنگ اصلی آبی، سبز و قرمز و برای آنکه رنگ جدید حاصل شود کافیست با اعدادی شدت و ضعف این سه رنگ دستخوش تغییر شود. اما واقعیت این است که این شیوه برای بسیاری رنگ‌ها خوب عمل نمیکند. نیاز به مکانیزم دیگری وجود دارد. در مکانیزم بهبود یافته ۳ مشخصه برای رنگ در نظر می‌گیرند. در آموزش متلب پردازش تصویر لازم است که این ۳ مولفه را بشناسیم. مولفه اول نام رنگ HUE، مولفه دوم شدت رنگ SATURATION و مولفه سوم روشنایی یا تیرگی رنگ یا INTENSITY آن است. با همین سه مولفه می‌توان کار را برای تشخیص رنگ دقیق‌تر کرد.

1 دیدگاه برای “آموزش شبکه عصبی و پردازش تصویر در متلب

دیدگاه خود را ثبت کنید

ایمیل شما منتشر نخواهد شد.موارد ضروری مشخص شده اند. *

Solve : *
24 + 22 =