آموزش جامع و کامل MATLAB
جامع ترین و کامل ترین مجموعه آموزشی نرم افزار پرکاربرد MATLAB را در اختیار شما قرار می دهیم . این نرم افزار که از کاربردی ترین نرم افزار های موجود می باشد را می توانید پس از یادگیری مطالب این فایل به خوبی به کار بسته و درآمدی میلیونی داشته باشید .
فشرده سازی فراکتالی تصویر با الگوریتم بهینه سازی CFO با کد متلب
مقاله و کدهای متلب :
افزایش سرعت فشرده سازی فراکتالی تصویر با استفاده از الگوریتم بهینه
سازی نیروی مرکزی (CFO)
مشکل بزرگ الگوریتم فشرده سازی فراکتالی تصویر، صرف زمان بسیار زیاد برای رمزنگاری تصویر است. در این مقاله از الگوریتم جدید بهینه سازی نیروی مرکزی (CFO) برای کاهش زمان فشرده سازی تصویر، استفاده شده است. حجم بالای داده های تصویر فشرده نشده، ذخیره و انتقال آن را با مشکل مواجه می کند. با افزایش روزافزون داده های تصویری و ویدئویی، ارائه ی روش های سریع تر و کارآمدتر برای فشرده سازی تصویر، بسیار ضروری بنظر می رسد. فشرده سازی فراکتالی تصویر، یک تکنیک فشرده سازی با اتلاف است که از خاصیت شباهت موجود در نواحی مختلف تصویر استفاده می کند و دارای ویژگی های مطلوبی مانند: نرخ فشرده سازی بالا، کیفیت مناسب تصویر و خاصیت چند رزولوشنه می باشد.در این مقاله، الگوریتم بهینه سازی نیروی مرکزی (CFO)، برای یافتن سریع تبدیل های نگاشت مناسب در تصویر، به کار رفته است. به طوری که همین تبدیل ها، با الگوی فراکتالی می توانند کل تصویر را توصیف کنند و دیگر نیازی به ذخیزه تک تک پیکسل ها نخواهد بود. ارائه ی الگوریتم CFO در فشرده سازی فراکتالی تصویر، زمان فشرده سازی را بسیار کاهش داده است. الگوریتم CFO در مقایسه با سایر الگوریتم های بهینه سازی از خاصیت قطعی بودن جواب نهایی برخوردار است و در هر بار اجرای آن، تصویر بازیابی شده کیفیت ثابتی خواهد داشت.
معیارهای کنی برای استخراج لبه در پردازش تصویر
مرز بین نواحی با خواص نسبتا متفاوت در سطح خاکستری، لبه نامیده می‌شود.الگوریتم های زیادی به منظور آشکار سازی لبه ها در مبحث پردازش تصویرارائه شده اند . اساس بسیاری از این الگوریتم ها و روش ها مشتق گیری از تصویر می باشد آشکارسازی لبه در تصویر به مفهوم کاهش اطلاعات غیر مفید از داده ها ، همراه با حفظ خصوصیات ساختاری مهم است.الگوریتم canny در آشکارسا زی لبه به الگوریتم بهینه معروف است . اهداف این روش عبارتند از : اولین و مهمترین هدف آن نرخ خطای کم بود . مهم است که لبه های موجود در تصاویر از دست نروند و الگوریتم برای غیر لبه ها واکنش نشان ندهد . دومین هدفش این بود که نقاط موجود در لبه به خوبی شناسایی شوند ، به بیان دیگر فاصله ی بین پیکسلها ی لبه که توسط آشکارساز پیدا شده و حالت واقعی آن مینیمم باشد . معیار سوم این است که الگوریتم نسبت به لبه ی منفرد تنها یک واکنش نشان دهد. این معیار به این علت در نظر گرفته شد که دو معیار اول به اندازه ی کافی توانایی آن را نداشتند تا اثر واکنش های چندگانه نسبت به یک لبه را حذف کنند . مسئله مهم دیگر که در آشکار سازی لبه ها موجب آزار می شود ، وجود
پردازش تصویر و هیستوگرام
در این پایان نامه سعی شده است کاربردهای مختلف پردازش تصویر از جمله کاربرددر صنعت، هواشناسی، علوم نظامی ، پزشکی و غیره میباشد مورد بحث قرار گیرد . چگونگی پردازش تصاویر، تکنیکها و فیلترهایی که بر روی یک عکس انجام میگیرد، و اینکه چگونه میتوان میزان روشنایی یک تصویر را به کمک هیستوگرام افزایش و یا کاهش داد و مطالب مختلف دیگر به طور کامل بیان میگردد. سپس به یکی از کاربردهای آن که تشخیص پلاک خودرو است پرداخته شده و در انتها با نرم افزار Matlab شبیه سازی می شود.
کد متلب حذف پس زمینه تصویر با الگوریتم EM
کد متلب حذف پس زمینه تصویر با الگوریتم EM
خط های کد برنامه دارای توضیحات لازم به صورت کامنت هستند.
برای مشاهده نحوه عملکرد برنامه تصاویر محصول را با هم مقایسه نمایید.
برای نمایش نتایج کافیست کد برنامه را در نرم افزار متلب Run نمایید.