ویرایش عکس با روش پواسون اصلاح شده در متلب : انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب : در این پروژه با کمک روش ModifiedPoisson چشم های یک تصویر بر روی شخص دیگر گذاشته و سپس اصلاح می گردد پروژه کامل پردازش تصویر در متلب می باشد.

انجام پروژه متلب معادله پواسون در ریاضیات یک معادله دیفرانسیل مشتقات جزئی بیضوی است. این معادله در فیزیک، مهندسی برق و مهندسی مکانیک کاربرد گسترده‌ای دارد. به عنوان مثال، معادله پواسون در توصیف میدان پتانسیل ایجاد شده توسط یک بار مفروض و یا توزیع چگالی جرم مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر میدان مغناطیسی مشخص باشد، می‌توان میدان الکترواستاتیک و یا میدان گرانشی را توسط معادله پواسون به دست آورد. معادله پواسون یک تعمیم از معادله لاپلاس است که در فیزیک بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. نام این معادله از ریاضی‌دان فرانسوی «سایمون پواسون» گرفته شده است.

در مطالب قبلی مجله فرادرس، به معادلات ماکسول (Maxwell Equations) و نیز قانون گاوس (Gauss’ Law) پرداختیم. در این مطلب قصد داریم به بیان معادله پواسون (Poisson’s Equation) بپردازیم. می‌دانیم که میدان مغناطیسی تولید شده توسط مجموعه‌ای از بارهای ثابت (Stationary Charges) را می‌توانیم به صورت گرادیان پتانسیل الکتریکی بنویسیم:

$E = - ▽ ϕ$

انجام پروژه متلب پردازش تصویر یا Image Processing، امروزه به پردازش تصویر دیجیتال گفته می شود که نیازمند دانش رایانه ای است و سیگنال دیجیتالی که توسط دوربین و یا اسکنر برداشته شده را پردازش می کند. پردازش تصویر یکی از مولفه های اساسی در سیستم های هوشمند است که در آن تصمیم گیری انجام می شود. این پردازش بر روی تصاویر دیجیتال و توسط سیستم های کامپیوتری اعمال می شود. کاربردهای متنوع پردازش تصویر در زمینه های مختلف فنی، صنعتی، شهری، پزشکی و علمی باعث شده که به یک موضوع بسیار فعال در میان زمینه های پژوهشی تبدیل گردد. پردازش تصویر روشی است که در آن یک تصویر را به عنوان ورودی دریافت کرده و با انجام یک سری عملیات بر روی آن یک تصویر یا یک مجموعه از نشان‌های ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر به عنوان خروجی از آن دریافت می‌شود.

این خروجی های می تواند ۱. نمایش و چاپ تصویر. ۲. ویرایش تصویر. ۳. بهبود تصویر. ۴. کشف و تشخیص یک ویژگی خاص در تصویر. ۵. فشرده سازی تصویر. ارزش یک تصویر بیش از هزاران کلمه است مراحل اساسی پردازش تصویر(Image Processing): گرفتن تصویر با اسکنر های نوری یا با دوربین ها و حسگرهای دیجیتالی انجام چنین کاری نیازمند یک حسگر تصویر بردار و قابلیت دیجیتال سازی سیگنال خروجی حسگر است. انجام مرحله پیش پردازش پس از بدست آوردن اطلاعات ورودی تصویر، عملیات پیش پردازش انجام می شود که روش هایی برای حذف نویز و جداسازی و ارتقا تمایز نواحی که احتمال وجود اطلاعات حرفی و عددی در آن است. تجزیه و تحلیل تصویر که شامل فشرده سازی اطلاعات، بهبود تصویر و تشخیص الگوهاست در این مرحله نوبت به بخش بندی اطلاعات ورودی می رسد که تصاویر بدست آمده را به قسمت های تشکلیل دهنده آن تقسیم می کند که مشکل ترین بخش در پردازش تصویر دیجیتال است و انجام آن با یک روش قوی فرآیند حل مساله را به موفقیت نزدیک می کند. الگوریتم های ضعیف و یا خطادار در بخش بندی باعث خرابی در این قسمت می شوند.

انجام پروژه متلب خروجی این مرحله از پردازش تصویر، داده های پیکسلی خام است که به صورت مزر یا یک ناحیه هستند و باید این داده ها را به شکل مناسب برای پردازش رایانه ای تبدیل کرد. باید بدانیم که داده ها را به صورت مرزی نمایش دهیم یا به صورت یک ناحیه کامل. نمایش مرزی زمانی که مشخصات خارجی نظیر گوشه ها یا خمیدگی ها مورد نظر باشد استفاده می شود. نمایش ناحیه ای زمانی که خواص درونی بخش ها مثل بافت یا استخوان بندی شکل مورد توجه باشد، استفاده می شود. ولی گاهی بر اساس نیازی که در آن پردازش تصویر انجام می شود به هر دو روش نمایش نیاز است. بخش بعدی پردازش رایانه ای به استخراج ویژگی های که اطلاعات کمی مورد نظر را به ما می دهند، می پردازد که برای تشخیص گروهی از اشیا از گروه دیگر، اساسی است. خروجی پردازش آخرین مرحله خروجی است که می تواند تصویر یا گزارش باشد که از نتیجه تجزیه و تحلیل تصویر حاصل شده است که شامل تشخیص و تعبیر است. تشخیص فرآیندی است که براساس اطلاعات حاصل از توصیف گرها یک برچسب را به یک شی منتسب می کند. تعبیر، فرآیند انتساب معنا به یک مجموعه از اشیا تشخیص داده شده است. نتایج به شکل پایگاه داده در درون سامانه پردازش تصویر ذخیره می شود. عملیات اصلی در پردازش تصویر(Image Processing) تبدیلات هندسی مثل تغییر اندازه، چرخش و… رنگ مثل تغییر روشنایی، وضوح ویا تغییر فضای رنگ ترکیب تصاویر مثل ترکیب دو یا چند تصویر فشرده سازی تصویر مثل کاهش حجم تصویر ناحیه بندی پرونده یعنی تجزیه تصویر به نواحی با معنی بهبود کیفیت پرونده مثل کاهش نویز و افزایش کنتراست سنجش کیفیت تصویر ذخیره سازی اطلاعات در تصویر انطباق تصاویر پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است.

انجام پروژه متلب بهبود تصاویر شامل روش‌هایی مثل استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آن‌ها در محیط مقصد مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه است. در حالی که بینایی ماشین به روش‌هایی می‌پردازد که به کمک آن‌ها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آن‌ها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود. انواع روش های پردازش تصویر اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و به‌کار گرفتن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آن‌ها می‌شود. دو نوع روش برای پردازش تصویر به صورت آنالوگ و دیجیتال است که تکنیک آنالوگ برای پردازش تصویر برای نسخه های سخت مانند چاپ عکس استفاده می شود. پردازش تصویر دیجیتال برای کاربردهای متعددی از تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره ای تا کنترل ابعاد قطعات میکروسکوپی استفاده می شود که امروزه بیشتر شناخته شده است. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره می‌کند ولی پردازش نوری و آنالوگ تصویر هم وجود دارند.

انجام پروژه متلب پردازش تصویر دیجیتال در علوم کامپیوتر، پردازش تصویر دیجیتال عبارت است از الگورتیم های کامپیوتری جهت انجام پردازش تصویر روی تصاویر دیجیتال، که مزیت های فراوانی نسبت به پردازش تصویر آنالوگ دارد. پردازش تصویر دیجیتال امکان اعمال الگوریتم های وسیع تری را روی داده های ورودی فراهم می کند و از مسائلی مثل تجمع نویز و اختلال سیگنال طی فرایند پردازش می‌تواند اجتناب کند. از آنجا که تصاویر روی دو بعد و بیشتر تعریف می شوند می توان آن را به شکل سیستم های چند بعدی مدل سازی کرد. چند موضوع مهم در پردازش تصویر(Image Processing) ناحیه بندی تصویر ناحیه بندی تصویرهمان تفکیک پیکسل های تصویر به نواحی مجزاست که برحسب ویژگی هایی مثل شدت روشنای، بافت و یا رنگ یکسان هستند و یا تا حد ممکن همبستگی دارند. ناحیه بندی تصویر در بسیاری از موارد پردازشی مثل تصاویر درمانی، بینایی ماشین، فشرده سازی تصویر، شی شناسی نیازی ضروری و مهم برای شروع پردازش است. تشخیص اشیا فرایند تشخیص شی، ساده ترین تحلیل تا پیشرفته ترین تحلیل ممکن است که با دیدن یک تصویر صورت می گیرد. مانند تشخیص انواع اجسام طبیعی و مصنوعی، تشخیص وضعیت هوا، تشخیص بیماری و روش درمان، تشخیص چهره شخص، تشخیص وضعیت اعضای بدن شخص و … که همه از تصاویر قابل استنتاج است.

تشخیص چهره(Face Detection) یکی از چندین روش بیومتریک است که دقت بالایی دارد و برخلاف روش های دیگر اعتبار سنجی، کاربر خیلی راحت با چهره خودش می تواند در پروسه اعتبار سنجی وارد شود. تشخیص چهره در رباتیک بسیار مورد استفاده است. خواندنی ها کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ ۱۸ خرداد,۱۳۹۹ ۵۶ خودروی هیبریدی چیست و چگونه کار می‌کند؟ ۱۱ خرداد,۱۳۹۹ ۱۳۸ لبه یابی تصویر فرایند تشخیص لبه یکی از مهمترین تکنیک های کارآمد و مفید در پردازش تصویر به خصوص در جداسازی و شناسایی چهارچوب اصلی تصویراست. شیوه‌های متفاوتی جهت آشکار سازی لبه در یک تصویر وجود دارد که مشکلاتی مثل از بین رفتن داده های تصویر اصلی و عدم توانایی در لبه یابی در زوایای گوناگون مواجه هستند. هدف از تشخیص لبه مشخص کردن مرزهایی از اشیا در یک تصویر است که اساس تجزیه و تحلیل تصوویر و بینایی ماشین هستند. روش های فشرده سازی تصاویر در پردازش تصویر فشرده سازی تصویر به معنی کناز گذاشتن بخش هایی از اطلاعات و دهده ها است.

انجام پروژه متلب که سبب کاهش پهنای باند و فرکانس مورد نیاز می شود و ذخیره کردن و انتقال آن ها را آسان تر می کند. ضریب یا نسبت فشرده سازی عددی است که میزان کنارگذاشتن اطلاعات را نشان می دهد. روش JPEG این نام مخفف Joint Photographic Expert Group است که در فشرده سازی عکس های گرافیکی ساکن استفاده می شود. JPEG اولین و ساده ترین روش فشرده سازی تصویر است که سعی شد برای تصاویر متحرک به صورت فریم به فریم فشرده شوند و برای ارتباط دادن این عکس ها به هم از Motion JPEG استفاده می شد که مشکلاتی داشت. روش MPEG این نام مخفف Moving Picture Expert Group است که درآن اطلاعات تصویر حدود ۵.۱ مگابیت برثانیه انتقال داده می شد که برای تصاویر ویدیوئی مورد استفاده بود. این روش امکان ذخیره حدود ۶۵۰ مگابایت اطلاعات معادل حدود ۷۰ دقیقه تصویر متحرک در یک دیسک را می دهد. در MPEG اطلاعات به صورت سریال و به همراه آن بیت های کنترل و هماهنگ کننده ارسال می شوند که موقعیت و نحوه قرارگیری بیت های اطلاعتی را برای ثبت اطلاعات صدا و تصویر تعیین می کند. روش MPEG 2 در این روش از ضریب فشرده سازی بالاتر استفاده می شود و دسترسی به اطلاعات ۳ تا ۱۵ مگابیت بر ثانیه است که در دی وی دی های امروزی استفاده می شود.

انجام پروژه متلب هر فریم از تصویر شامل چندین سطر از اطلاعات دیجیتالی است. روش MPEG 4 این روش برای تجهیزاتی که با انتقال سریع یا کند اطلاعات سروکار دارند استفاده می شود که توانایی جبران خطا و ارائه تصویر با کیفیت بالا را دارد. در شبکه های کامپیوتری باید تصویر برای تمام کاربران که با سرعت های متفاوت مودم کار می کنند، به خوبی نمایش داده شود که روش MPEG 4 مناسب است. ایده اصلی این روش تقسیم یک فریم ویدیوئی به یک یا چند موضوع است که طبق قاعده خاصی کنار هم قرار میگیرند و هر کدام شامل یک موضوع صوتی یا تصویری است و به صورت مجزا قابل کپی یا انتقال هستند. می توانیم اجزا مشترک را فقط یک بار به کار ببریم و هنگام ساختن موضوع به آن ها رجوع کنیم و حتی با ترکیب موضوعات می توانیم مجموعه جدیدی بوجود بیاوریم. این مسئله باعث انعطاف پذیری و کاربرد فراوان روش MPEG 4 شده است. برای درک بهتر این موضوع به این مثال توجه کنید. صحنه بازی تنیس را در نظر بگیرید که می توان آن را به دو موضوع بازیکن و زمین بازی تقسیم کرد. زمین بازی همواره ثابت است و به عنوان یک موضوع ثابت همواره تکرار می شود. ولی بازیکن همواره در حال حرکت است و چندین موضوع مختلف خواهد بود. این مسئله باعث کاهش پهنای باند اشغالی توسط تصاویر دیجیتالی می شود. توجه کنید که این ها تنها سیگنالهای ارسالی نیستند بلکه به همراه آن ها سیگنال های هماهنگ کننده که نحوه ترکیب و قرارگیری صحیح موضوعات را مشخص می کند، نیز ارسال می شود.

انجام پروژه متلب کاربردهای پردازش تصویر(Image Processing) امروزه با پیشرفت سیستم های تصویر برداری و الگورتیم های پردازش تصویر شاخه جدیدی در کنترل کیفیت و ابزار دقیق به وجود آمده و هر روز پیشرفت های چشمگیری در این زمینه مشاهده می کنیم. پردازش تصویر کاربردهایی در زمینه هایی مثل : کاربرد در عکاسی عکاسی مانند ارتقا، بازسازی تصاویر قدیمی، بازسازی تصاویر خراب شده با نویز و بهبود ظاهر تصاویر معمولی کاربرد پزشکی پزشکی مانند ارتقا ویژگی های تصاویر اشعه ایکس، تولید تصاویر MRI و CT-Scan . کاربرد امنیتی امنیتی مانند تشخیص حرکت در دزدگیرها، تشخیص اثر انگشت، تشخیص چهره و امضا کاربرد نظامی نظامی مانند تشخیص و رهگیری خودکار اهداف متحرک یا ثابت از هوا یا از زمین کاربرد هوایی و ماهواره ای سنجش از راه دور مانند ارتقا و تحلیل تصاویر هوایی و ماهواره ای که در کاربردهای نقشه برداری، کشاورزی، هواشناسی و موارد دیگر مفید هستند. کاربردهای صنعتی صنعتی مرتبط با خودکار سازی صنایع مانند تفکیک محصولات مختلف بر اساس شکل یا اندازه، آشکار سازی نواقص و شکستگی های موجود در محصولات، تعیین محل اشیا و اجزای فرایند تولید ب استفاده از روبات ها و بینایی ماشین کاربردهای تصویرسازی فشرده سازی تصویر مانند ذخیره سازی، ارسال تصاویر تلویزیون با کیفیت بالا و ارسال تصاویر متحرک و زنده از روی شبکه اینترنت و یا خط تلفن موارد متفرقه دیگری نیز مانند تصویر برداری از اسناد و ارسال آنها توسط دورنگار و تشخیص خودکار نویسه در ردیف کاربردهای پردازش تصویر قرار دارند. انواع حسگر در پردازش تصویر در پردازش تصویر از سنسورها و حسگرهای مختلفی استفاده می شود که در اینجا فقط به اختصار به سه نوع آن اشاره می کنیم حسگر نقطه ای حرکت در جهات افقی و عمودی حسگر برداری از چند حسگر نقطه ای تشکیل شده که در هر جابه جایی یک خط تصویر برداری می شود.

خروجی متلب :