آموزش ​​پردازش تصویر + نحوه عملکرد الگوریتم‌های رایج – مقدماتی

FaraDars: برای دسترسی به نسخه کامل‌تر «آموزش ​​پردازش تصویر + نحوه عملکرد الگوریتم‌های رایج – مقدماتی» و دانلود فایل‌های همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید:
https://fdrs.ir/jwjr

زمان‌بندی ویدئو:
0:00:00 پردازش تصویر دیجیتال
5:18:00 تصویربرداری گاما
10:39:00 تصویربرداری اشعه ایکس
15:42:00 تصویربرداری در محدوده فرابنفش
20:25:00 تصویربرداری در محدوده نور مرئی و فروسرخ
25:46:00 تصویربرداری در محدوده مایکروویو
30:35:00 تصویربرداری در محدوده رادیویی
35:39:00 گام‌ھای بنیادی در پردازش تصویر دیجیتال

پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها گفته می‌شود که برای تحلیل و دست‌کاری تصاویر دیجیتال به کار می‌روند.

اهمیت آشنایی با پردازش تصویر چیست؟

پردازش تصویر مقدماتی یکی از دروس اصلی رشته مهندسی پزشکی در مقطع کارشناسی است. این تکنولوژی در تحلیل و تفسیر تصاویر دیجیتال، بهبود کیفیت تصویر و استخراج اطلاعات کاربرد دارد. برای مهندسان هوش مصنوعی، پردازش تصویر نقش مهمی در توسعه الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی دارد که در وظایفی مانند تشخیص چهره، شناسایی اشیا و طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌شوند.

در علوم پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی مانند MRI و CT scan بسیار ضروری است. در صنعت، پردازش تصویر در اتوماسیون خطوط تولید و کنترل کیفیت محصولات به کار می‌رود. برای علاقه‌مندان به طراحی و توسعه نرم‌افزارهای تصویری و گرافیکی نیز، درک پردازش تصویر پایه‌گذار بسیاری از کاربردهای خلاقانه در حوزه‌هایی مانند واقعیت افزوده و واقعیت مجازی است. به دلیل این گستردگی در کاربردها، یادگیری پردازش تصویر برای متخصصین بسیاری از حوزه‌ها ضروری است.

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این آموزش، مفاهیم پایه و الگوریتم‌های رایج در پردازش تصویر را به زبان ساده و با مثال‌های متنوع یاد می‌گیریم. هدف از این آموزش، ارائه مقدمه‌ای جامع و کاربردی از پردازش تصویر به دانشجویان رشته مهندسی پزشکی و علاقه‌مندان به این حوزه است. در واقع مخاطبان این آموزش افرادی هستند که به یادگیری پردازش تصویر علاقه دارند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا دهند.

در این فرادرس، به کمک تصاویر متنوع، توانایی درک نحوه عملکرد الگوریتم‌های پردازش تصویر را کسب می‌کنیم و خواهیم توانست از این الگوریتم‌ها در نرم‌افزارهایی مانند متلب استفاده کنیم.