• تالار گفتمان به روز رسانی شد.
  • برای ورود به سیستم خودكار دریافت مقاله از منوی بالا "دریافت مقاله" را انتخاب كنید.
  • برای آگاهی از نحوه كسب امتیاز از منوی بالا "راهنما" را انتخاب كنید.
  • از کپی کردن مطالب از سایر وبسایت ها خودداری کنید.


کاربران در حال بازدید این موضوع: 1 مهمان
 
رتبه موضوع:
  • 2 رای - 4.5 میانگین
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
   
Thread: کد های پردازش تصویر در مطلب
 akaram
دانشجو

**




  7
  Dec 2012
  0
سپاس ها 3
سپاس شده 11 بار در 5 ارسال

امتیاز: 1.7700$

     
ارسال: #1
کد های پردازش تصویر در مطلب
12-11-2012 01:43 AM
گام اول – آشنایی با Matlab و Image Processing Toolbox
همه با Matlab آشنا هستیم و حداقل میدانیم که چیز بدردخوری است. پس از صحبت دربارة این میگذریم. اما Image Processing Toolbox از امکانات جنبی این برنامه است. برای اینکه مطمئن شوید که این Toolbox روی Matlab شما نصب شده است؛ دستور ver را اجرا کنید. این دستور لیست هرچه که از Matlab روی رایانه شما نصب شده است را ارائه میدهد. بین Matlab 5.x و Matlab 6 برای کار پردازش تصویر تفاوت چندانی وجود ندارد اما مثل همیشه نسخة جدیدتر امکانات بیشتری دارد که البته فعلا با آنها کاری نداریم.
دستورهای معرفی شده: ver
اگر حوصلة موضوعات ابتدایی کار ندارید میتوانید از شمارة ۴ شروع به خواندن کنید. اما توصیه عملی این است که از اول شروع کنید چون این نوشته یک راهنمای قدم به قدم است. پس بهتر است پله ها را ۴ تا یکی نکنیم.
________________________________________
گام دوم – چگونه یک فایل تصویر را در Matlab باز کنیم
Matlab میتواند فایلهای گرافیکی با فرمتهای JPEG, TIFF, GIF, BMP, PNG, HDF, PCX, XWD, ICO, CUR را به عنوان فایل گرافیکی بخواند. مثلاً برای وارد کردن تصویری به نام cameraman.tif به فضای Matlab کافی است از دستور imread استفاده کنیم:
MyImage=imread(‘cameraman.tif’,'tif’);
توجه داشته باشید که فایلی که دستور خواندنش را میدهید باید برای برنامه قابل دسترس باشد. یعنی یا باید در مسیر (Path) Matlab باشد یا اینکه در پروندهای (folder) قرار داشته باشد که در حال حاضر برنامه به آن دسترسی دارد. برای اینکه بدانید که Matlab برای پیدا کردن فایلی که دستورش را دادید کجا را خواهد گشت اینکارها را بکنید: از دستور path برای اینکه بدانید کدام پروندهها جزء مسیر پیشفرض Matlab است و از دستور dir برای اینکه بدانید که Current Directory چیست؛ استفاده کنید.
خب تا اینجا یک فایل تصویر را در محیط Matlab وارد کردهایم. همانطور که میدانیم یک تصویر دیجیتال بر روی کامپیوتر در قالب یک ماتریس ذخیره میشود. پس MyImage مثل همه متغیرهای Matlab یک ماتریس است. برای اینکه بدانیم فایل خوانده شده از چه فرمتی است(سیاه سفید، یا Gray Scale یا رنگی ) مینویسیم:
imfinfo(‘cameraman.tif’)
این دستور را اجرا کنید و ببینید چه مینویسد… اما اگر بخواهید بدانید که ماتریس ذخیره شدة MyImage از چه نوعی است کافی است بنویسد: whos و لیست متغییرهای مقیم شده در حافظه و نوع و اندازه آنها را ببینید.
دستورهای معرفی شده: imread, imfinfo, whos, path, dir
________________________________________
گام سوم – چطور تصویر را ببینیم؟
خب حالا میخواهیم تصویر را که در یک ماتریس ذخیره شده است را ببنیم. بنویسید:
imshow(MyImage)
جالب است نه؟ فکر میکنید اگر بخواهیم دوتا تصویر را با هم ببنیم باید چکار کنیم؟ این را امتحان کنید:
YourImage=imread(‘tire.tif’,'tif’);
figure
subplot(1,2,1), imshow(MyImage), title(‘MyImage’)
subplot(1,2,2), imshow(YourImage), title(‘YourImage’)
با اجرای این دستورات به آن چیزی که اتفاق افتاد توجه کنید؛ حتما متوجه میشود که هرکدام از این دستورات چکار میکنند.
دستورهای معرفی شده: imshow, subplot, title, figure
________________________________________
گام چهارم – تصویر را خواندیم حالا چکار کنیم؟
کمی نویز دستوپا میکنیم و به تصویر اضافه میکنیم که بعداً راهی پیدا کنیم حذفش کنیم:
imagen=imnoise(MyImage,’salt & pepper’);imshow(imagen)
دستور imnoise نویزهای مختلفی را در اختیار ما میگذارد که به تصویر اضافه کنیم. افزودن نویز برای شبیه سازی اشکالاتی است که ممکن است به هر سیستم پردازش تصویر وارد شود. اینجا فرض کردهایم که نویز «نمک و فلفل» به تصویر اضافه شده است! اسمش عجیب غریب است؟ این نویز را روی تصویر تلویزیونتان اگر آنتن درست تنظیم نباشد حتما دیدهاید. میدانیم که وقتی نویز داریم با یک فیلتر حذفش میکنیم. فیلتری که انتخاب میکنیم باید مناسب نویزی باشید که روی تصویر سوار شده است. بهترین فیلتر برای نویز «نمک و فلفل» فیلتر میانه است که در Matlab با دستور Medfilt2 قابل استفاده است:
figureimagefilt=medfilt2(imagen);
imshow(imagefilt)
برای دستگرمی هم که شده سعی کنید تصویر نویز و تصویر فیلتر شده را در یک صفحة واحد نمایش دهید.
دوباره به تصویر MyImage نگاه کنید. فرض کنید میخواهیم مارک دوربین درون عکس را از روی شکل آن تشخیص دهیم. بازهم فرض کنید به روشی که بعدا بیشتر راجع بهش صحبت میکنیم فهمیدیم که دوربین درون این مختصات از تصویر قرار دارد. بین سطر ۵۹ تا ۸۴ و ستون ۱۳۱ تا ۱۷۰٫ پس از همین مختصات تصویر را با دستور imcrop میبریم.
imagecrop=Imcrop(MyImage,[ 131 59 39 25]);
در این دستور مختصات برش را اینطور مینویسم ] ارتفاع ,پهنا ,حداقل y ,حداقل x [. این قسمت بریده شده را نمایش بدهید و ببینید. در مرحله بعد سیستم تشخیصدهندة نوع دوربین احتیاج دارد که اندازه تصویر مقدار خاصی مثلاً ۱۲۰x100 باشد. پس باید اندازه تصویر برش داده شده را تغییر دهیم:
imagesz=imresize(imagecrop,[120 100]);
تصویر جدید را نگاه کنید. میبینید که به اندازه جدید در آمده است.
دستورهای معرفی شده: imnoise, medfilt2, imcrop, imresize
________________________________________
گام پنجم – کمی خلاقیت مهندسی!
یک فایل جدید باز میکنیم که عکسی از دانههای برنج است. میخواهیم دانههای برنج را درون عکس بشماریم. این عکس از قسمت برنج مرغوبِ خط تولید یک کارخانه است. شمارش دانههای برنج به کارخانه برنج سازی کمک میکند بداند چند درصد برنجهایش درجه یک هستند. این دستورات را اجرا کنید:
p=imread(‘rice.tif’);re=edge(p,’sobel’);
imshow(re);
re2=edge(p,’canny’);
figure, imshow(re2);
البته اول تصویر اصلی برنجها را ببینید و سپس مقایسه کنید. دو روش Sobel و Canny برای پیدا کردن لبهها مورد آزمایش قرار گرفته است. مشخص است که روش Canny اینجا بهتر جواب داده است. دو کار به عهده شماست.
a. الگوریتمی پیدا کنید که تعداد برنجهای درون عکس را بشمارد.(راهنمایی: اگر بتوانید تعداد مسیرهای بستهی درون تصویر لبهها را بشمارید تقریباً همه برنجها را شمردهاید)
b. کشف کنید که روش Canny برای مشخص کردن لبه چه روشی است و چطور عمل میکند و چرا از روش سادة Sobel بهتر است.
برای بهتر شده نتیجه کار با روش Sobel بهتر است از عملگرهای ریختشناسی (morphological) استفاده کنیم. سعی میکنیم قسمتهای نزدیک به هم لبة هر برنج را به هم متصل کنیم. با این کار لبة برنجها را کامل میکنیم و خوردگیها را از بین میبریم. اما قبل از ادامه کار دستور close all را امتحان کنید. این دستور همه figure هایی که باز هستند را میبندد تا زیاد شلوغ نشود! حالا این دستورها را اجرا کنید:
figure, imshow(re);
re4=bwmorph(re,’close’);
re5=bwmorph(re4,’bridge’);
figure;
imshow(re5);
title(‘after morphological operations’);
آخرین تصویر لبهها را با تصویر اولیه لبهها که همان re است مقایسه کنید. میبینید که در متصل کردن قطعات پیشرفت خوبی داشتیم. اولین دستور bwmorph عمل Closing را روی تصویر انجام میدهد و دومین دستور عمل Bridge. برای اینکه بدانید هرکدام از این دستورات چکار میکنند از help bwmorph استفاده کنید.
برای اینکه بهتر کار با این دستورها را یاد بگیریم سری به Demoهای Matlab میزنیم. در صفحه Matlab بنویسید: demo و با اجرا کردن این دستور لیست demoهای مختلف ظاهر میشود. Image Processing Toolbox را انتخاب کنید. و در لیست کناری Edge Detection را انتخاب کنید. بقیه ماجرا با خودتان!
دستورهای معرفی شده:edge, bwmorph, demo
________________________________________
گام ششم – هیستوگرام تصویر:
تا به حال تصویرهای Gray Scale را بررسی کردیم. از این به بعد هم همین کار را میکنیم! با این تفاوت که اگر تصویر ورودی رنگی بود اول Gray Scaleاش میکنیم و بعد کارها را ادامه می دهیم.تصویر flowers.tif را با دستور imread در ماتریس flowers ذخیره کنید. از دستور rgb2gray برای تبدیل فرمت رنگی تصویر به Gray Scale استفاده کنید. حالا هیستوگرام تصویر را رسم کنید. بعد یکی از قلههای نمودار هیستوگرام را انتخاب کنیدکه بین دوتا دره باشد. کاری کنید که فقط این قله درون هیستوگرام باقی بماند. بعد با دستور im2bw تصویر را از Gray Scale به سیاه سفید تبدیل کنید و نتایج را مقایسه کنید!چطور شد؟ توضیح میدهم، اینطوری:
flowers=imread(‘flowers.tif’,'tif’);flowersgray=rgb2gray(flowers);
imhist(flowersgray)
من هیستوگرام را نگاه کردم و شما هم نگاه کنید. (هیستوگرام تصویر را بادستور imhist کشیدم) قلة بین ۵۰ و ۱۰۰ را انتخاب میکنم. حالا یک ماتریس جدید میسازم طوری که فقط جاهایی که مقدار ماتریس flowersgray در محدودة ۵۰ تا ۱۰۰ است، در ماتریس جدید ۰ باشد و باقی جاها ۱ باشد.(یعنی یک ماتریس باینری یا سیاه سفید):
f=ones(size(flowersgray));
f(find(flowersgray>50&flowersgray<100))=0;
imshow(f);
دستورهای بالا به این معنی است: ماتریس f را هماندازه ماتریس flowersgray بساز. همة درایههایش را یک بگذار. بعد دستور find درون ماتریس flowersgray جستجو میکند و شماره درایههایی از ماتریس flowersgray را به من میدهد که در شرط روبهرو برایش مشخص شده. (همان محدودة ۵۰ تا ۱۰۰). این درایههای بخصوص را در ماتریس f از ۱ به ۰ تبدیل میشود. نتیجه را باهم ببینیم!
اگر دقت کنیم میبینیم که مجموعة گلدون از پس زمینه جدا شد. آنهم تنها با انتخاب یک قله درون هیستوگرام… حالا من از کجا فهمیدم که این قله مهم است؟… لابد علم غیب داشتم؟… بعدا راجع به انتخاب قلهها بیشتر خواهیم فهمید.
حالا دستور im2bw را – که تصویر را سیاه سفید میکند – امتحان کنید.
bwflowers=im2bw(flowersgray,gray);
imshow(bwflowers)
دستور im2bw حدی تعیین میکند و درایههایی که از آن حد کمتر باشند را صفر و آنهایی که بیشتر هستند را یک میکند. آیا متوجه تفاوت دو روش شدهاید؟ اگر به جای گلدون در تصویر مورد نظر، عکس پرسنلی افراد بود چه اشکالی در روش im2bw وجود داشت؟
دستورات معرفی شده: rgb2gray, imhist, ones, find
نقل قول
 سپاس شده توسط mrezaee ، shutdown
 kashef
دانشجو

**




  30
  Dec 2012
  1
سپاس ها 0
سپاس شده 8 بار در 5 ارسال

امتیاز: 2.4200$

     
ارسال: #2
RE: کد های پردازش تصویر در مطلب
12-17-2012 09:52 PM
سلام
با تشکر از مطلب مفصل و کامل شما
در مورد کاربردهای پردازش تصویر در مهندسی پزشکی اگر موضوعی دارید به شکل جداگانه مطرح بفرمایید.
نقل قول
 masihnasri
دانشجو

**




  30
  Feb 2013
  0
سپاس ها 434
سپاس شده 12 بار در 6 ارسال

امتیاز: 7.4000$

     
ارسال: #3
RE: کد های پردازش تصویر در مطلب
02-10-2013 11:46 AM
لطفا اگه اطلاعاتی از کاربرد پردازش تصویر در کشاورزی به خصوص مکانیک ماشین آلات کشاورزی دارید در اختیار ما هم قرار دهید
نقل قول
 zararo
دانشجو

**




  8
  Feb 2013
  0
سپاس ها 0
سپاس شده 4 بار در 4 ارسال

امتیاز: 0.6000$

     
ارسال: #4
Shocked RE: کد های پردازش تصویر در مطلب
02-19-2013 12:05 AM
ممنون از اطلاعاتی که در اختیار ما گذاشتید..اگه میشه یک فایل پی دی اف از کارایی که خودتون از طریق پردازش تصویر انجام دادید رو در اختیار ما قرار بدین.[/code]
نقل قول
 سپاس شده توسط akaram