در 1985،  ساتوشی واتناب   الکو را به صورت  نقطه مقابل اشفتگی  تعریف کرده است: یک واحد کامل، با تعریف مبهم که می تواند به یک نام داده شود: به عبارت دیکر، یک الگو  می تواند  هر  شی یا بخش مورد نظر باشد که برای تشخیص و شناسایی لازم است. لازم  به ذکر است که   افراد  خواهان  درک نام هستند. مثال هایی از الگو ها به شرح زیر هستند: یک پیکسل در یک تصویر، یک شکل دو یا سه بعدی، یک   کاراکتر تایپ شده  یا دست نویس،  با  اثر انگشت، رد پا، صورت انسان، صدای فردف سیگنال صوت،  سری های زمانی ECG،  یک ساختمان یا شکل حیوان باشد.

 یک سیستم تشخیص الگو(PRS)  یک سیستم خودکار است که هدف آن طبقه بندی الگو های ورودی به یک کلاس ویژه است. این دو کار متوالی را انجام می دهد: 1-  تحلیل یا توصیفی که ویژگی ها را از الگوی مطالعه شده استخراچ کند و 2-   طبقه بندی یا تشخیصی که ما را قادر به  تشخیص یک شی یا الگو با استفاده از ویژگی های بر گرفته  شده   از اولین کار ، می کند

 این  وب سایتی برای دوره های اموزشی تشخیص الکو می باشد که در  اولین  سال  لیسانس  تدریس می شوذ. مواد ارایه شده انقدر کامل هستند که به عنوان یک دستور العمل  اموزشی در نظر گرفته می شود.

 فنون تشخیص الگو مربوط به تئوری ها و الگوریتم های  انتزاعی می باشد. روش های تشخیص الکو در  بسیاری از  زمینه ها مفید هستند. نظیر  بازیابی اطلاعات، داده کاوی، تحلیل تصویر سند و شناخت، زبان شناسی محاسباتی، پزشکی قانونی، بیومتریک و بیوانفورماتیک. وب سایت هایی برای دوره های مربوط به داده کاوی و یادگیری ماشینی وجود دارند.

 بیشتر موضوعات مربوط به روش های طبقه بندی آماری هستند. آن ها شامل روش های  مولد  نظیر روش های مبتنی بر تئوری بیزین تصمیم گیری و روش های براورد پارامتر و براورد تراکم هستند. روش های   دیگر شامل  طبقه بندی نزدیک ترین همسایه،  ماشین های بردار پشتیبان هستند. شبکه های عصبی مصنوعی، ترکیب  دسته بند و خوشه بندی از اجزای اصلی تشخیص  الگو هستند.

 یک دوره اموزشی در زمینه احتمال می تواند پیش نیاز باشد

 برنامه های  فنون تشخیص الکو با پروژه های مربوط به تشخیص  اثر  انگشت،  تشخیص دست خط و   تایید دست خط   نشان داده می شوند.

جلسه اول
 

جلسه دوم
 

جلسه سوم
 

جلسه چهارم
 

جلسه پنجم
 

جلسه ششم
 

جلسه هفتم
 

جلسه هشتم
 

جلسه نهم
 

جلسه دهم
 

جلسه یازدهم
 

جلسه دوازدهم
 

جلسه سیزدهم
 

جلسه چهاردهم
 

جلسه پانزدهم
 

جلسه شانزدهم
 

جلسه هفدهم
 

جلسه هیجدهم
 

جلسه نوزدهم
 

جلسه بیستم
 

جلسه بیست و یکم
 

جلسه بیست و دو
 

جلسه بیست و سوم
 

نوشته آموزش فارسی شناسایی الگو اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.

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 :

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

دانلود و مشاهده قسمت اول :

لینک دانلود قسمت اول (کیفیت اصلی)

دانلود و مشاهده قسمت دوم :

لینک دانلود قسمت دوم (کیفیت اصلی)

نوشته پردازش تصویر در متلب اولین بار در ایران متلب پدیدار شد.