افزایش کیفیت تصویر در متلب
فهرست مطالب
Toggleافزایش کیفیت تصویر یکی از موضوعات مهم در حوزه پردازش تصویر است که در حال حاضر در بسیاری از صنایع اهمیت زیادی پیدا کرده است. با پیشرفت فناوری و استفاده گسترده از دوربینهای دیجیتال، تصاویر به عنوان یک عنصر کلیدی در ارتباطات بشری به حساب میآیند. افزایش کیفیت تصویر به معنای بهبود جزئیات، شفافیت، و واقعیتر شدن تصاویر است که از طریق فرآیندهای پردازش تصویر و الگوریتمهای مرتبط به دست میآید.
با توجه به اهمیت کیفیت تصویر، توسعه الگوریتمها و روشهایی که قادر به افزایش کیفیت تصویر هستند، امری بسیار مهم است. این الگوریتمها و روشها در MATLAB و دیگر نرمافزارهای پردازش تصویر، به محققان، توسعهدهندگان و کاربران عادی امکان میدهند تا با استفاده از تکنیکهای پیشرفته، تصاویر با کیفیتی بهتر و با جزئیات بیشتر را به دست آورند.
برای افزایش کیفیت تصویر مفاهیمی مانند رزولوشن، نویز،فیلترینگ،تراکم سازی ، ترمیم تصویر، تبدیلات موجک و .. مورد توجه قرار می گیرند که در ادامه با تمامی این مفاهیم آشنا می شویم:
رزولوشن (Resolution): رزولوشن تصویر به تعداد پیکسلهایی اشاره دارد که در تصویر موجود هستند. افزایش رزولوشن تصویر به معنای افزایش تعداد پیکسلها در تصویر است و جزئیات و وضوح تصویر افزایش می یابد.
نویز (Noise): نویز تصویر ممکن است به علت عوامل مختلفی مانند دستگاه عکسبرداری ناپایدار، شرایط نوری ضعیف یا خرابی در مدارهای الکترونیکی به وجود آید. نویز تصویر باعث کاهش کیفیت و شفافیت تصویر میشود. در افزایش کیفیت تصویر، تلاش میشود نویزهای موجود در تصویر حذف یا کاهش یابند.
فیلترینگ (Filtering): فیلترینگ تصویر به معنای اعمال یک فیلتر یا ماسک بر روی تصویر است. فیلترها معمولاً برای کاهش نویز، تراکمسازی یا بهبود جزئیات تصویر استفاده میشوند. فیلترهای مختلفی مانند فیلترهای میانگین، گوسی، میانه و شارپنینگ (شارپ کردن تصویر) وجود دارند.
تراکمسازی (Compression): تراکمسازی تصویر به معنای کاهش حجم تصویر است. این کاهش میتواند به دو صورت با از دست دادن برخی اطلاعات (فشردهسازی با از دست دادن اطلاعات) یا بدون از دست دادن اطلاعات (فشردهسازی بدون از دست دادن اطلاعات) انجام شود. در افزایش کیفیت تصویر، میتوان با استفاده از روشهای تراکمسازی بدون از دست دادن اطلاعات، کیفیت تصویر را بهبود داد.
ترمیم تصویر (Image Restoration): ترمیم تصویر به معنای بازسازی تصویر اصلی از تصویری که از آن تغییر یافته است، است. در حالتهایی که تصویر موردنظر دارای نویز یا عیوب دیگر است، میتوان با استفاده از الگوریتمهای ترمیم تصویر، تصویر را بازسازی کرد و کیفیت آن را بهبود داد.
تبدیلات موجک (Wavelet Transform): تبدیلات موجک یک روش پردازسیگنال هستند که برای تجزیه و تحلیل تصاویر استفاده میشوند. این تبدیلات به صورت همزمان در فضای زمان و فضای فرکانس اطلاعات تصویر را مدلسازی میکنند و امکان تشخیص الگوها و ساختارهای مختلف در تصویر را فراهم میکنند. با استفاده از تبدیلات موجک، میتوان اطلاعات فرکانسی تصویر را به صورت سلسله مراتبی استخراج کرده و در فرکانسهای مختلف تصویر عملیات پردازش را انجام داد.
این مفاهیم و فنون برای افزایش کیفیت تصویر به کار میروند. برای مثال، با استفاده از روشهای ترمیم تصویر، میتوان نویزها را حذف و جزئیات تصویر را بهبود داد. با استفاده از فیلترهای مختلف، میتوان نویزها را کاهش داده و تصویر را شفافتر کرد. همچنین، با استفاده از تبدیلات موجک، میتوان سیگنالهای فرکانسی موجود در تصویر را تحلیل کرده و بازسازی با کیفیت تصویر را انجام داد.
به طور کلی، افزایش کیفیت تصویر ممکن است به وسیله تغییر رزولوشن، حذف نویز، بهبود وضوح، بازسازی تصویر، استفاده از فیلترها و تبدیلات موجک و سایر فنون پردازش تصویر صورت بگیرد.
از ابزار هایی که می توان در افزایش کیفیت تصویر از آن استفاده کرد می توان به متلب اشاره کرد
در واقع، با استفاده از الگوریتمها و تکنیکهای پردازش تصویر موجود در متلب، میتوانید کیفیت تصاویر را ارتقا دهید.
چند روش رایج برای افزایش کیفیت تصویر در متلب
تعمیر و ترمیم تصویر: با استفاده از الگوریتمهای ترمیم تصویر در متلب میتوانید تصاویری که دارای نویز، خطا یا عیوب دیگری هستند را ترمیم کنید. مثلاً با استفاده از الگوریتمهای ترمیم بیضی (inpainting) میتوانید لکهها و خطوط موجود در تصاویر را حذف کرده و تصویر را بهبود دهید.
تکنیکهای رفع نویز: متلب دارای الگوریتمها و تکنیکهای مختلفی است که برای رفع نویز در تصاویر مورد استفاده قرار میگیرند. این تکنیکها از جمله فیلترهای میانگین (average filters)، فیلترهای گوسی (Gaussian filters)، فیلترهای میانه (median filters) و فیلترهای تطبیقی (adaptive filters) است. با استفاده از این تکنیکها میتوانید نویزهای موجود در تصاویر را کاهش دهید و کیفیت تصویر را بهبود بخشید.
تکنیکهای تسویه رنگ: متلب ابزارهایی برای تسویه رنگ تصاویر را در اختیار شما قرار میدهد. با استفاده از این ابزارها میتوانید تصاویر را تنظیم کنید، تعادل رنگی را بهبود بخشید و رنگهای غلط را اصلاح کنید.
دوره پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی
https://iransmartech.com/wp-content/uploads/2023/09/الهه-کاظمی-1.m4v پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی عضویت در گروه VIP کالج AI 30ساعت 6هفته دو گواهی پایان دوره معتبر تمرینات…
وبینار هوش مصنوعی و هوش طبیعی
هوش مصنوعی و هوش طبیعی: یه عالمه فرصت و چالش!
همیشه دوست داشتی بدونی هوش مصنوعی چیه و چطوری کار میکنه؟تو این وبینار، با هوش مصنوعی و هوش طبیعی آشنا میشی و میفهمی که چه جوری میتونن زندگی و کارمون رو تغییر بدن.از فرصتهای جذاب هوش مصنوعی میشنوی و با چالشهای پیش روی اون آشنا میشی.پس یه فرصت به خودت بده و تو این وبینار شرکت کن!مطمئنم که پشیمون نمیشی
AI Jummpin
مدت دوره : 45 ساعت – 60 جلسه 45 دقیقه ای (2 ماه – روزانه 45 دقیقه آفلاین)
با روزانه 45 دقیقه زمان برای یادگیری هوش مصنوعی، نیاز خود به دانش هوش مصنوعی را بر طرف کنید.
ویژه افرادی که فرصت کافی برای یادگیری ندارند…
مینی دوره پایتون
شروع از صفر
اگه به هوش مصنوعی علاقه داری و نمیدونی از کجا شروع کنی؛ اگه تحصیلات مرتبط با هوش مصنوعی نداری ولی دوست داری وارد دنیای هوش مصنوعی بشی؛ بوتکمپ شروع از صفر یکی از بهترین دوره های هوش مصنوعی هست که با مدرک معتبر شما میتوایند وارد فضای کسب و کار هوش مصنوعی بشوی
این دوره که 70 ساعت طول میکشه و در 3 ماه آموزشی مسیر درست و کاربردی هوش مصنوعی را یادمیگیری و آماده میشی برای متخصص شدن.
متخصص شو
در بین افراد علاقه مند به هوش مصنوعی، افرادی هستند که به طور پراکنده تا حدودی با هوش مصنوعی آشنا هستند، حتی برنامه نویسی را فراگرفته اند و تا جاهایی پیش رفته اند و اکنون دنبال متخصص شدن و پیدا کردن راه تخصصی خود هستند. بوتکمپ متخصص شو برای این طراحی شده است که این افراد ابتدا با ساختار شبکه های عصبی و یادگیری عمیق که زیرشاخه یادگیری ماشین است آشنا شوند و سپس به سمت تخصص مورد علاقه خود یعنی یادگیری عمیق تخصصی با رویکرد بینایی ماشین یا NLP حرکت کنند. در این بوتکمپ ابتدا 20 ساعت با مفاهیم پایه و معماری های پایه یادگیری عمیق آشنا شده و پس از انتخاب تخصص مورد علاقه خود یعنی بینایی ماشین یا NLP؛ 25 ساعت در حوزه مورد نظر با خدمات جانبی فراوان آموزش ها را فرا می گیرند.
بوتکمپ طراحی و توسعه کسب و کار هوش مصنوعی
افراد زیادی هستند که به اندازه کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده اند و دوره ها و منابع مختلف را بررسی کرده و دید نسبتا خوبی نسبت به هوش مصنوعی پیدا کرده اند ولیکن یک مشکل اساسی دارند. این افراد هنوز خوب تجربه کسب نکرده اند و در صورت ورود به بازار کار به مشکلات زیادی از جمله ناامیدی دچار میشوند. بوتکمپ AI master طراحی شده تا افراد با حضور یک منتور خوب و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنند و ریسک حضور در محیط های کسب و کار را کاهش دهند. این بوتکمپ شامل 35 ساعت آموزش اصول تجاری سازی و حرفهای در هوش مصنوعی است که شامل 10 جلسه 90 دقیقه ای منتورینگ با حضور افراد باتجربه صنعت میباشد. در پایان افراد یک مساله واقعی را حل کرده و با رزومه و تجربه خوبی وارد فضای کار میشوند.
بوت کمپ جامع
اگه تو هم از اونایی هستی که اسم هوش مصنوعی رو شنیدی ولی نمیدونی از کجا شروع کنی ؛ اگه از دیدن دوره های پراکنده هوش مصنوعی خسته شدی و دنبال یه دوره کامل هستی، کالج هوش مصنوعی اسمارتک دقیقا همونیه که میخوای، تا وارد سرزمین هوش مصنوعی بشی و اون رو فتح کنی
180 ساعت دوره آموزشی در مدت 6 ماه از پایتون مقدماتی تا اصول تجاری سازی هوش مصنوعی. در این مدت شما با پروژه هایی که در کلاس ها انجام میدین و با راهبری فردی، میتونین در آخر دوره این انتظار را داشته باشید که به یک متخصص تازه کار در هوش مصنوعی تبدیل بشین و بعد از اون میتونین با انجام پروژه های واقعی در صنعت تجربه کسب کنید. در تمام این مسیر، شتابدهنده اسمارتک در کنار شماست تا اول از همه یک مهندس هوش مصنوعی بشید و بعد از اون بتونید وارد بازار کار بشین و پروژه انجام بدین و یا کسب و کار خودتون را راه اندازی کنید.
افزایش کیفیت تصویر در متلب
1.بارگذاری تصویر: در مرحله اول باید با استفاده از تابع imread، تصویر مورد نظر را در MATLAB بارگذاری کنید و آن را به یک ماتریس تصویر تبدیل کنید.
image = imread(‘image.jpg’);
2.اصلاح روشنایی و کنتراست: با استفاده از تابع imadjust، میتوانید روشنایی و کنتراست تصویر را تنظیم کنید.
adjusted_image = imadjust(image);
3.حذف نویز: اگر تصویر دارای نویز است، میتوانید از فیلترهای مختلفی مانند فیلتر میانه (median filter) یا فیلتر گاوسی (Gaussian filter) استفاده کنید تا نویز را حذف کنید.
denoised_image = imgaussfilt(adjusted_image, sigma);
در اینجا، sigma پارامتری است که میزان اعمال فیلتر گاوسی را تعیین میکند.
- افزایش وضوح: برای افزایش وضوح تصویر، میتوانید از روشهایی مانند شارپنس (sharpening) استفاده کنید.
sharpened_image = imsharpen(denoised_image);
- آپسمپلینگ (Upsampling): در صورت نیاز به افزایش اندازه تصویر، میتوانید از روشهای آپسمپلینگ مانند تابع imresize استفاده کنید.
resized_image = imresize(sharpened_image, scale_factor);
در اینجا، scale_factor ضریب مقیاس است که مشخص میکند تصویر به چه اندازه بزرگتر شود.
- نمایش تصویر: با استفاده از تابع imshow، تصویر نهایی را نمایش دهید.
imshow(resized_image);
توجه داشته باشید که این مراحل فقط نمونهای از روشهای معمول برای افزایش کیفیت تصویر در MATLAB هستند. بسته به نوع تصویر و نیازهای خاص شما، ممکن است نیاز به روشهای دیگری داشته باشید. همچنین، مقادیر پارامترها را میتوانید بر اساس نیازهای خود تنظیم کنید.
چند مثال کاربردی در افزایش کیفیت تصویر در متلب
افزایش و کاهش روشنایی یک تصویر در متلب
اگر جسمی در یک اتاق تاریک قرار گیرد، نور بسیار کمتری از آن جسم ساطع میشود، بنابراین ما نمیتوانیم آن شی را به درستی ببینیم. منظور از روشنایی در زمینه یک تصویر دیجیتال سطح شدت پیکسل های تصویر است. می دانیم که شدت 0 به معنای پیکسل تیره و شدت 1 به معنای پیکسل سفید است. بنابراین، روشنایی را می توان به عنوان مقدار میانگین شدت تمام پیکسل های یک تصویر گفت.
Image_var = imread(“path of image”);
image = image – C; where C is constant, like 50.
Image = image + C; where C is constant, like 50.
Imtool(image_var, [ ]);
مثال اول:
% MATLAB code for read the image
.% and convert into dark and bright images
org_image=imread(“lady_with_hat.jfif”);
dark_image=uint8(org_image-50);
bright_image=uint8(org_image+50);
% Bring the all three images to see
.% the difference in brightness
imtool(org_image, []);
imtool(dark_image, []);
imtool(bright_image, []);
مثال دوم:
% MATLAB code for read the colored image
.% and convert into dark and bright images
org_image=imread(“logo.png”);
dark_image=uint8(org_image-50);
bright_image=uint8(org_image+50);
% Bring the all three images to see
.% the difference in brightness
imtool(org_image, []);
imtool(dark_image, []);
imtool(bright_image, []);
برای افزایش روشنایی باید شدت هر پیکسل را افزایش دهیم. تصویر مجموعه ای از مقادیر پیکسل است. ما فقط می توانیم به هر مقدار پیکسل یک مقدار ثابت اضافه کنیم. برای کاهش روشنایی میتوانیم یک مقدار ثابت را از تمام پیکسلهای تصویر کاهش دهیم.
خلاصه
متلب (MATLAB) یک نرمافزار محاسباتی قدرتمند است که عموماً در حوزههای مختلفی از جمله پردازش تصویر استفاده میشود. افزایش کیفیت تصویر یکی از کاربردهای مهم متلب در حوزه پردازش تصویر است.با استفاده از متلب، میتوان با انجام عملیات پردازش تصویر ، کیفیت تصاویر را بهبود بخشید. این کار شامل افزایش وضوح تصاویر، حذف نویز و تصحیح رنگ میشود. برای این منظور، متلب ابزارها و توابع متنوعی را در اختیار قرار میدهد از این ابزار می توان به حذف نویز، تصحیح رنگ ، آپسمپلینگ و… اشاره کرد.
دیدگاهتان را بنویسید