کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

درباره کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر یک مرجع تخصصی و علمی در حوزه پردازش تصویر و بازیابی اطلاعات تصویری است. این کتاب به‌طور کامل به بررسی تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و روش‌های نوین بازیابی تصاویر در سیستم‌های پردازش تصویر می‌پردازد و نقش آن‌ها را در بهبود دقت و سرعت بازیابی تصاویر در پایگاه‌های داده تصویری تحلیل می‌کند.

این اثر برای محققان، مهندسان و دانشجویان رشته‌های مهندسی برق، کامپیوتر، هوش مصنوعی و پردازش تصویر بسیار مفید است. کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر به‌ویژه برای کسانی که در زمینه سیستم‌های اطلاعاتی و جستجوی داده‌های تصویری فعالیت می‌کنند، یک منبع علمی ضروری به‌شمار می‌آید.

موضوعات کلیدی کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

• مفاهیم پایه بازیابی تصاویر: کتاب با معرفی مفاهیم ابتدایی بازیابی تصاویر آغاز می‌شود. این بخش به توضیح مبانی نظری پردازش تصویر و روش‌های اولیه بازیابی تصاویر پرداخته و اهمیت آن‌ها در جستجوی اطلاعات تصویری را توضیح می‌دهد.
• الگوریتم‌های بازیابی تصاویر: یکی از بخش‌های اصلی کتاب به تحلیل و بررسی الگوریتم‌های مختلف بازیابی تصاویر اختصاص دارد. این الگوریتم‌ها شامل تکنیک‌های مبتنی بر ویژگی‌های تصویری، الگوهای رنگی، بافت، و فرم هستند که برای بازیابی دقیق‌تر تصاویر در پایگاه‌های داده تصویری مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• روش‌های پیشرفته بازیابی تصاویر: کتاب به معرفی روش‌های نوین و پیشرفته‌تر در بازیابی تصاویر می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند دقت و کارایی سیستم‌های بازیابی تصویر را به‌طور چشمگیری افزایش دهند.
• استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در بازیابی تصاویر: در این بخش، کتاب به چگونگی استفاده از تکنیک‌های پردازش داده‌های بزرگ برای بهبود کارایی و سرعت بازیابی تصاویر در پایگاه‌های داده عظیم پرداخته است. این روش‌ها به‌ویژه در سیستم‌های جستجوی تصویری پیچیده و با مقیاس بزرگ مفید هستند.
• چالش‌ها و مسائل موجود در بازیابی تصاویر: این بخش به تحلیل چالش‌های موجود در فرآیند بازیابی تصاویر می‌پردازد، از جمله مشکلات مربوط به تشابهات تصویری، پیچیدگی‌های پردازش تصویر و نحوه مقابله با این چالش‌ها با استفاده از روش‌های نوین.

ویژگی‌های برجسته کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

• تحلیل دقیق و علمی: این کتاب با ارائه تحلیل‌های دقیق علمی، به‌ویژه در زمینه الگوریتم‌ها و روش‌های نوین بازیابی تصاویر، به‌عنوان یک منبع معتبر برای متخصصان این حوزه شناخته می‌شود.
• پوشش جامع روش‌های بازیابی: کتاب شامل مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌های بازیابی تصویر است که از روش‌های ساده تا پیشرفته را در بر می‌گیرد. این تنوع به خوانندگان کمک می‌کند تا بتوانند از این کتاب برای پروژه‌های مختلف خود بهره‌برداری کنند.
• مطالعات موردی و مثال‌های واقعی: این کتاب شامل مثال‌ها و مطالعات موردی از پروژه‌ها و سیستم‌های بازیابی تصویری است که در آن‌ها این روش‌ها به‌طور عملی پیاده‌سازی شده‌اند. این مثال‌ها به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم و الگوریتم‌ها را در دنیای واقعی به‌کار گیرند.
• روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: کتاب به‌طور ویژه به روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بازیابی تصاویر پرداخته است، که در دنیای امروز جایگاه ویژه‌ای دارند و می‌توانند دقت و عملکرد سیستم‌های بازیابی تصویر را به‌طور چشمگیری افزایش دهند.

چرا کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر را بخوانید؟

خواندن کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر به شما این امکان را می‌دهد که با روش‌ها و الگوریتم‌های نوین در بازیابی تصاویر آشنا شوید و این دانش را در پروژه‌های خود به‌کار گیرید. این کتاب به‌ویژه برای محققان و متخصصان در حوزه پردازش تصویر، داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی و سیستم‌های اطلاعاتی که می‌خواهند از پیشرفته‌ترین روش‌های بازیابی تصویر استفاده کنند، ضروری است.

مخاطبان کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

• پژوهشگران و دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و برق: این کتاب برای پژوهشگران و دانشجویان در رشته‌های پردازش تصویر، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یک مرجع علمی جامع است.
• متخصصان پردازش تصویر و داده‌های بزرگ: این کتاب به‌ویژه برای متخصصانی که در زمینه پردازش تصاویر و مدیریت داده‌های بزرگ در سیستم‌های بازیابی اطلاعات تصویری فعالیت می‌کنند، بسیار مفید است.
• مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان سیستم‌های جستجوی تصویری: این اثر به مهندسان نرم‌افزار که در زمینه طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های بازیابی تصاویر و جستجوی داده‌های تصویری فعالیت می‌کنند، کمک می‌کند تا از تکنیک‌های نوین برای بهبود دقت و کارایی سیستم‌های خود استفاده کنند.
• کارشناسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: این کتاب برای افرادی که به‌طور تخصصی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فعالیت می‌کنند و می‌خواهند روش‌های مبتنی بر این تکنیک‌ها را در بازیابی تصاویر به‌کار گیرند، بسیار مناسب است.

سفارش کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر

برای خرید کتاب روشی جدید برای بازیابی تصاویر و استفاده از آن به‌عنوان مرجعی جامع و تخصصی در زمینه پردازش تصویر و بازیابی داده‌های تصویری، می‌توانید از طریق وب‌سایت ما یا تماس با واحد فروش اقدام کنید. این کتاب به شما کمک خواهد کرد تا در پروژه‌های علمی و صنعتی خود از پیشرفته‌ترین روش‌ها و الگوریتم‌های بازیابی تصویر بهره‌برداری کنید.

در ادامه فهرست این کتاب قابل مشاهده است:

فصل 1 9
1-1‌‌. مقدمه 9
فصل2 11
2-1. مقدمه 11
2-2‌‌. پردازش تصویر 12
2-2-1. مراحل پردازش تصویر 13
2-2-2. هدف از پردازش تصویر 16
2-2-3‌‌. کابرد‌های پردازش تصویر 16
2-2-3-1‌. تشخیص الگو 16
2-3‌‌. استخراج ویژگی 23
2-3-1. استخراج ‌ویژگی‌های تصویر 24
2-3-1-1. تشخیص‌گر نقطۀ مورد علاقه 25
2-3-1-2. توصیفگر ویژگی 25
2-4. تشخیص‌گر نقطۀ کلیدی SIFT 26
2-4-1‌‌. تشخیص نقاط اکسترمم فضای مقیاس 26
2-4-2. تعیین نقاط کلیدی 27
2-4-3. تخصیص جهت 29
2-4-4‌‌. توصیف نقاط کلیدی 30
2-5. توصیفگر LBP 31
2-6. روش BOW 33
2-7. دسته‌بند SVM 38
2-7-1. توزیع غیرخطی داده‌ها و کاربرد SVM 39
2-7-2. نقاط ضعف SVM 41
فصل 3 43
مرور ادبیات 43
3-1. مقدمه 43
3-2‌‌. توصیف‌گرهاي رنگ 44
3-2-1. ممان‌هاي رنگ 45
3-2-2. هيستوگرام رنگ 45
3-2-3. بردار انسجام رنگ 46
3-2-4. كرلوگرام رنگ 47
3-3. توصیف‌گرهاي بافت 49
3-3-1. ويژگي‌هاي تامورا 50
3-3-2. ماتريس هم‌رخدادي 52
3-3-3. مدل خودبرازش 53
3-3-3. ويژگي‌هاي فيلتر گابور 54
3-3-4. ويژگي‌هاي تبديل موجك 54
3-4‌‌. توصیف‌گرهاي شكل 56
3-4-1. ممان‌های هو 57
3-4-2. ممان‌های زرنیک 58
3-4-3. فضای حالت انحنا 59
3-4-4. زاویة پرتو آماری 61
4-4-5. توصیف‌گرهای فوریه 63
4-4-6. تبدیل زاویه‌دار شعاعی 65
4-4-7. تبدیل 65
3-5‌‌. مرور روش‌هاي بازيابي تصوير با استفاده از رنگ 66
3-6‌‌. مرور روش‌هاي بازيابي تصوير مبتنی بر بافت 70
3-7‌‌. مرور روش‌هاي بازيابي تصوير مبتنی بر شكل 72
3-8. نتیجه‌گیری 75
فصل 4 77
روش پیشنهادی و نتایج شبیه‌سازی 77
مقدمه 77
4-2. مراحل انجام پژوهش 78
4-3. پایگاه داده 80
4-4‌‌. بازیابی تصاویر با استفاده از روش BOW 81
4-5. روش پیشنهادی 82
4-5-2. استخراج ویژگی 83
4-6. معیارهای ارزیابی 87
4-7. ارزیابی روش ارائه شده 91
4-8. نتیجه‌گیری 94
فصل 5 95
نتیجه‌گیری 95
مقدمه 95
5-2. نتایج 96
5-3. چالش‌‌های تحقیق 96
5-4. پيشنهاد براي مطالعات آتي 97
منابع و مآخذ 99

در ادامه بخشی از مطالب این کتاب قابل مشاهده است:

پردازش تصویر

پردازش تصویر دیجیتال به مطالعه نظریه­ها‌‌، مدل­ها و الگوریتم­ها برای دست­کاری تصاویر(معمولا از طریق کامپیوتر) می­پردازد‌‌. ورودی یک تصویر مثل عکس یا صحنه­ای از یک فیلم است‌‌. خروجی پردازشگر تصویر می­تواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانه­های ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد‌‌. اغلب تکنیک­های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به­عنوان یک سیگنال دوبعدی و ‌به‌کار بستن تکنیک­های استاندارد پردازش سیگنال روی آن‌ها می­شود‌‌. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره می­کند ولی پردازش­های نوری و آنالوگ هم وجود دارند(Tekal 2015)‌‌. پردازش تصاویر امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته می‌شود که شاخه‌ای از دانش رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد‌‌. پردازش تصویر روشی برای تبدیل یک تصویر ‌‌‌‌‌‌به‌صورت دیجیتال و انجام برخی از عملیات بر روی آن‌‌، به منظور دریافت یک تصویر بهبود یافته و یا برای استخراج برخی از اطلاعات مفید از آن است‌‌. در اوايل دهه 60 سفينه فضايي رنجر 7 متعلق به ناسا شروع به ارسال تصاوير تلويزيوني مبهمي از سطح ماه به زمين کرد‌‌. استخراج جزئيات تصوير براي يافتن محلي براي فرود سفينه آپولو نيازمند اعمال تصميماتي روي تصاوير بود‌‌. اين کار مهم به عهده لابراتوار Jet Propulsion  قرار داده شد‌‌. بدين ترتيب زمينه تخصصي پردازش تصاوير رقومي آغاز گرديد و مثل تمام تکنولوژي‌های ديگر سريعا استفاده‌هاي متعدد پيدا کرد‌‌. از سال 1964 تاكنون‌‌، موضوع پردازش تصوير‌‌، رشد فراواني كرده است‌‌. علاوه بر برنامه تحقيقات فضايي‌‌، اكنون از فنون پردازش تصوير‌‌، در موارد متعددي استفاده مي‌شود‌‌. براي نمونه در پزشكي شيوه‌هاي رايانه‌اي Contrast تصوير را ارتقا مي‌دهند يا اين‌كه براي تعبير آسان‌تر تصاوير اشعه ايكس يا ساير تصاوير پزشكي‌‌، سطوح شدت روشنايي را با رنگ‌‌، نشانه‌گذاری می‌کنند‌‌. متخصصان جغرافيايي نيز از اين روش‌ها يا روش‌هاي مشابه براي مطالعه الگوهاي آلودگي هوا كه با تصوير برداري هوايي و ماهواره‌اي به‌دست آمده است‌‌، استفاده مي‌كنند‌‌. در باستان‌شناسی برای تصویربرداری سه بعدی از اجسام و فسیل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد‌‌. در موزه‌ها  نيز روش‌هاي پردازش تصوير براي بازيابي عكس‌هاي مات شده‌اي كه تنها باقي مانده آثار هنري نادر هستند‌‌، مورد استفاده قرار مي‌گيرد‌‌. كاربردهاي موفق ديگري از پردازش تصوير را نيز مي‌توان در نجوم‌‌، زيست شناسي‌‌، پزشكي هسته‌ای‌‌، صنعت بيان كرد‌‌. پردازش تصویر در صنایع مختلف از جمله صنايع هوافضا‌‌، صنایع بسته‌بندي و چاپ‌‌، صنايع خودرو‌‌، داروسازي و پزشكي‌‌، صنايع الكترونيك‌‌، صنايع غذايي‌‌، صنایع فولاد‌‌، آلومينيوم‌‌، مس و‌‌…، صنایع سلولوزي(كاغذ‌‌، مقوا‌‌، كارتن)‌‌، صنایع لوله‌‌، پروفيل فلزي‌‌، لوله پليمري و كابل‌‌، صنایع منسوجات (پارچه‌‌، موكت‌‌، فرش و بافته‌هاي صنعتي)‌‌، صنایع كاشي‌‌، سراميك کاربردهای فراوانی دارد‌‌. دو نوع از روش‌های مورد استفاده برای پردازش تصویر‌‌، پردازش تصویر آنالوگ و دیجیتال می‌باشد‌‌. تکنیک‌های بصری آنالوگ از پردازش تصویر را برای نسخه‌های سخت مانند چاپ و عکس استفاده می‌شود و پردازش تصویر دیجیتال که امروز بیشتر شناخته شده است دارای کاربردهای متعددی از تجزیه و تحلیل تصاویر ماهواره‌ای تا کنترل ابعادی قطعات میکروسکوپی می‌باشد (Geng and Pahlavan 2015)‌.

2-2-1. مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر اساسا شامل سه مرحله اصلی است که شامل:

• گرفتن تصویر با اسکنر‌های نوری یا بادوربین‌ها و حسگرهای دیجیتال‌.
• تجزیه و تحلیل تصویر که شامل فشرده‌سازی اطلاعات‌‌، بهبود تصویر‌‌، بازسازی‌‌، پردازش مورفولوژیک‌‌، استخراج یک بخش مورد نظر از تصویر‌‌، تشخیص الگوها و استخراج ویژگی و‌…‌.
• آخرین مرحله خروجی است که می‌تواند تصویر یا گزارش باشد که از نتیجه تجزیه و تحلیل تصویر حاصل شده است‌.

2-3-1-1. دریافت تصویر

در این مرحله تصاویر آنالوگ دریافتی از ورودی به تصاویر دیجیتال تبدیل می­شوند‌‌. تصاویر ورودی بر دو نوع خاکستری و رنگی می­باشد‌‌. برای تبدیل تصویر آن‌ها ‌‌‌‌‌‌به‌صورت ماتریس دوبعدی در نظر گرفته می‌شوند‌‌. اگر تصویر خاکستری باشد هر پیکسل آن یک درایه از ماتریس دو بعدی می­شود و مقدار هر درایه را با f (x,y) نشان می­دهند‌‌. اگر تصویر رنگی باشد هر پیکسل آن یک درایه از سه ماتریس دوبعدی است که یک ماتریس برای رنگ قرمز‌‌، یک ماتریس برای رنگ سبز و ماتریس آخر برای رنگ آبی در نظر گرفته می­شود‌‌. ترکیب درایه­های متناظر این سه ماتریس تشکیل‌‌‌‌دهنده پیکسل­های نهایی هستند‌.

تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال شامل دو مرحله است:

الف) نمونه­برداری: انتخاب تعدادی از پیکسل­ها از میان حجم زیادی از کل پیکسل­های تصویر‌.

ب) کوانتیزه کردن: اختصاص یک مقدار شدت به هر جفت از مختصات (x,y) را کوانتیزه کردن گویند‌‌. این امر باعث تغییر محدوده شدت نور می­شود‌‌. به­عنوان مثال اگر محدوده­ی شدت نور بین 0 تا 100 باشد و هر پیکسل 8 بیتی تعریف شود‌‌، این محدوده وسعت داده شده و آن را به 0 تا 255 گسترش می­دهد‌‌. البته درجه‌بندی شدت نور نیز تغییر می­کند‌‌. این که تا چه حد می­توان اندازه یک تصویر را گسترش داد و یا تعداد بیت­های یک پیکسل را کم کرد یک سوال مطرح در این بخش وجود دارد‌‌. به تجربه دیده شده است که اگر پیکسل­های یک تصویر را تا نصف اندازه اصلی کم کرد تأثیری در کیفیت تصویر نمی­گذارد و نیز مشاهده شده است که اگر جزئیات تصویر زیاد باشد اگر حتی بیت­های تصویر نصف شود تأثیری بر کیفیت تصویر نمی­گذارد‌‌، ولی در تصاویر با جزئیات کم نمی­توان تعداد بیت­ها را تغییر چندانی داد زیرا باعث آسیب رساندن به تصویر می­شود‌‌.