دانلود پاورپوینت  چگونگی  بازیابی تصاویر وفواید آن (Image Restoration)

\n

بازیابی تصاویر (Image Restoration)

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

\n

چگونگی  بازیابی تصاویر وفواید آن (Image Restoration)

\n

بازیابی تصاویر (Image Restoration)

\n

فهرست

\n

بازیابی تصویر

\n

تفاوت بازیابی و بهبود تصویر

\n

بازیابی تصاویر تلسکوپ هابل

\n

کاربرد بازیابی در تشخیص پلاک خودرو

\n

بازیابی تصویر

\n

مدل تخریب

\n

فرمول بندی گسسته

\n

تخمین مدل تخریب با مشاهده

\n

تخمین مدل تخریب با آزمایش

\n

تخمین مدل تخریب با آزمایش

\n

تخمین مدل تخریب با مدلسازی ریاضی

\n

مدل خطی محو شدن در اثر حرکت

\n

مدل خطی محو شدن در اثر حرکت

\n

مدل خطی محو شدن در اثر حرکت

\n

تخمین مدل تخریب با مدلسازی ریاضی

\n

فیلتر معکوس

\n

مشکل تقویت نویز فیلتر معکوس

\n

  فیلتر معکوس با آستانه گذاری

\n

 فیلتر معکوس با آستانه گذاری

\n

فرم ماتریسی فرمول بندی گسسته

\n

فرم ماتریسی فرمول بندی گسسته

\n

بازیابی با جواب کمترین مربعات خطا

\n

کمترین مربعات محدود شده

\n

کمترین مربعات محدود شده

\n

رویکرد احتمالی برای بازیابی

\n

مدل تصادفی دانش پیشین برای نویز

\n

مدل تصادفی دانش پیشین برای تصویراصلی

\n

استنتاج

\n

بازیابی با تخمین بیشترین شباهت

\n

بازیابی با بیشترین احتمال پسین

\n

مدل های پیشین برای تصویر

\n

مدل های پیشین برای تصویر

\n

نکاتی درباره ی بازیابی با رویکرد احتمالی

\n

مثال هایی از مسایل بازیابی

\n

مطالعه بیشتر

\n \n\n \n\n

---

\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nچگونگی  بازیابی تصاویر وفواید آن (Image Restoration)\n\nبازیابی تصاویر (Image Restoration)\n\nفهرست\n\nمعرفی بازیابی تصویر\n\nمعرفی روش های تخمین مدل تخریب\n\nمشاهده – آزمایش – مدلسازی ریاضی\n\nمعرفی تکنیک های بازیابی\n\nفیلترینگ معکوس\n\nحداقل مربعات خطا\n\nحداقل مربعات محدود شده\n\nرویکرد احتمالی برای بازیابی\n\nبازیابی با تخمین بیشترین شباهت\n\nبازیابی با بیشترین احتمال پسین\n\nمثال هایی از دیگر مسایل بازیابی تصویر\n\nبازیابی تصویر\n\nدر بسیاری از مساله ها به دلیل از بین رفتن اطلاعات، با مشاهداتی ناقص یا معیوب روبرو هستیم.\n\nنقص های فرایند ضبط سیگنال، فشرده سازی یا انتقال سیگنال\n\nهدف: بازیابی اطلاعات از بین رفته\n\nمثال رایج: نویز زدایی تصویر\n\n \n\n \n\n \n\nتفاوت بازیابی و بهبود تصویر\n\nبهبود تصویر (enhancement)\n\nاعمال فیلتر های پایین گذر←کاهش مولفه های فرکانس های بالا←کاهش نویز\n\nهدف: ایجاد یک حس بینایی مطلوب در ناظر است.\n\nاغلب بدون مدل کردن تخریب و با روش های خاص مساله\n\nبازیابی تصویر (restoration یا recovery)\n\nنیاز به مدلی برای تخریب یا ازبین رفتن اطلاعات\n\nبازیابی بر اساس یک معیار بهینگی\n\nهدف: معکوس کردن فرایند تخریب است.\n\n \n\nبازیابی تصاویر تلسکوپ هابل\n\nکاربرد بازیابی در تشخیص پلاک خودرو\n\nمحو شدن پلاک خودرو در اثر حرکت (motion blur)\n\nشی یا دوربین وقتی شاتر دوربین باز است حرکت می کند.\n\nبازیابی تصویر\n\nمساله بازیابی تصویر، یک مساله ی معکوس (inverse problem) است .\n\nبا داشتن مدل تخریب و خروجی آن هدف یافتن ورودی سیستم\n\nدر حالت کلی جوابهای بیشماری برای یک مساله معکوس ممکن است چون فرومعین (under-determined است.\n\nمثال) Image Inpainting\n\n \n\n \n\n \n\n \n\nدانش پیشین برای محدود شدن جواب ها بکار می رود.\n\nبازیابی بر مبنای داشتن مدل تخریب است.\n\nمدل تخریب\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nهدف: با داشتن تصویر تخریب شده g تصویر اصلی را بیابید\n\nبا فرض خطی و نامتغیر با مکان بودن سیستم تخریب\n\n \n\n \n\nاین مدل برای حالت پیوسته است.\n\n \n\nفرمول بندی گسسته\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nبازیابی بر مبنای داشتن دانش درباره ی تابع تخریب و نویز است. چطور H را بیابیم؟\n\nتخمین مدل تخریب با مشاهده\n\nیک تصویر خراب شده داریم بدون هیچ دانشی درباره فرایند تخریب\n\nفرض: تابع تخریب خطی و تغییر ناپذیر با مکان\n\nفرض: نویز ناچیز\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nبا توجه به شکل Hs، تابع H را می سازیم.\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nتخمین مدل تخریب با آزمایش\n\nشبیه سازی فرایند تصویر برداری برای ایجاد پاسخ مشابه\n\nتصویر برداری از ضربه\n\nضربه: یک نقطه ی نورانی خیلی کوچک\n\nنقطه خیلی روشن: برای کاهش اثر نویز\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nتخمین مدل تخریب با آزمایش\n\nتبدیل فوریه ی یک ضربه، ثابت است.\n\n \n\n \n\n \n\n \n\nتبدیل فوریه ی ضربه مشاهده شده:\n\nA قدرت ضربه را نشان می دهد.\n\nتبدیل فوریه تصویر مشاهده شده:\n\nپاسخ فرکانسی سیستم تخریب\n\n \n\n \n\nتخمین مدل تخریب با مدلسازی ریاضی\n\nگاهی می توان یک مدل ریاضی برای فرایند تخریب ایجاد کرد.\n\nآشوب جوی (atmospheric turbulence)\n\nk وابسته به شدت آشوب\n\nمدل خطی محو شدن در اثر حرکت\n\nهنگامی که شی یا دوربین حرکت می کند شاتر دوربین باز است.\n\nآنچه یک سنسور ضبط می کند حاصل از یک شعاع نور از صحنه نیست.\n\nبه ازای هر نقطه از صحنه، سنسور مجموع شعاع های نور دریافتی از نقاط مجاور صحنه را دریافت می کند.\n\n \n\n \n\n \n\nx0 و y0 میزان حرکت در راستای x و y را نشان می دهند.\n\nوابسته به زمان هستند.\n\nT مدت زمان باز بودن شاتر دوربین\n\n \n\n \n\nمدل خطی محو شدن در اثر حرکت\n\nمدل تصویر مشاهده شده:\n\nمحاسبه ی تبدیل فوریه تصویر مشاهده شده:\n\nمدل خطی محو شدن در اثر حرکت\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nمدل خطی محو شدن در اثر حرکت\n\nتخمین مدل تخریب با مدلسازی ریاضی\n\nفیلتر معکوس\n\nساده ترین روش بازیابی برای یک سیستم تخریب LSI\n\n \n\n \n\nبا دانستن H\n\n \n\nفیلتر معکوس نویز موجود در داده ها را تقویت می کند.\n\nدر فرکانس های بالا، مقادیر H بسیار کوچک هستند.\n\nمشکل تقویت نویز فیلتر معکوس\n\nفیلتر معکوس با آستانه گذاری\n\nآستانه گذاری\n\nفیلتر معکوس با آستانه گذاری\n\n \n\n \n\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی /  پایان نامه/  مقاله ( کتاب ) های اماده   به صورت رایگان میباشد