קוד קורס: 10050
3.5 נ"ז
תפיסת תמונה (Image Perception): תאורה- Illumination model. Reflectivity. Transmissivity מודל העין- Rods. Cones. המודל המונכרומטי. צבע- Hue. Brightmess. Saturation. Tristimulus values. מרחבי צבע- RGB, YIQ, HLS.LAB. ייצוג תמונה- Image representation תכונות תמונה- Image features . עיבוד נקודתי (Point processing): שיטות- Histogram equalization. Thresholding. Adaptive Thresholding. Contras stretching. Exponential operator. Logarithm operator. אופרטורים גאומטרים: Rotation. Scalin. Translation. Affine transformation. גילוי תכונות (Feature Detectors): Roberts. Sobel. Canny. Compass. Line detection. טרנספורמציות של תמונות: FOURIER. DCT. DFT. Radon. Hough-Applications to compression and segmentation. פילטרים דיגיטלים (Digital Filters): Mean. Median. Gaussian. Frequency. Laplacian. תכנון פילטרים ותכנון פילטרים (Linear Filtering and Filter Design): Windowing Method Frequency Sampling. Convolution. FIR Filters. Frequency Response. מורפולוגיה מתמטית: Feature Extraction. Binary Erosion. Dilation. Opening. Closind. הקבצה וקליספיקציה (Image Clustering and Classification): KLT Transform. Training sets and Neural-Networks, K-means Algorithm Nearest Neighbors Classifier. דחיסת תמונה.
דרישות הקדם והדרישות המקבילות בקורס עיבוד תמונה-בחירה הינן:
דרישות קדם: אלגוריתמיקה 2 (10008), מתמטיקה להנדסה (10046)
דרישות מקבילות: אין
לחצו למעבר אל תוכנית לימודי הנדסת תוכנה
