عنوان های پژوهشی در پردازش تصویر

یکی از پر چالش ترین حوزه های پژوهشی روز دنیا پردازش تصویر و سیگنال می باشد. اما هدف از این پژوهش ها چیست؟ و داغترین موضوعات روز برای انتخاب تز دکتری و ارشد چه بوده است؟ در این متن می خواهیم به بررسی چالش های پیش رو در پردازش تصویر بپردازیم. (مروری بر پردازش تصویر)

لیست عنوان های پژوهشی پردازش تصویر برای دکتری و ارشد

تنوع موضوعی در پردازش تصویر دیجیتال برای پایان نامه و تحقیق بسیار زیاد است. در اینجا لیستی از آخرین موضوعات پایان نامه و تحقیق در پردازش تصویر دیجیتال آمده است:

• تصویر برداری (Image Acquisition)
• افزایش کیفیت عکس ( Image Enhancement)
• بازیابی تصویر(Image Restoration)
• پردازش تصویر رنگی (Color Image Processing)
• موجک و پردازش چند رزولوشن ( Multi Resolution Processing)
• فشرده سازی ( Compression)
• پردازش مورفولوژی (Morphological Processing)
• تقسیم بندی (Segmentation)
• نماینده و توضیحات بخش (Representation and Description)
• تشخیص اشیاء (Object recognition)

1.تصویربرداری:

تصویربرداری اولین و مهمترین مرحله پردازش تصویر دیجیتالی است. سبک آن بسیار ساده است درست مانند ارائه تصویری که در حال حاضر به شکل دیجیتالی است و شامل پیش پردازشی مانند مقیاس بندی و ... است. با گرفتن تصویر توسط سنسور (مانند دوربین تلویزیون تک رنگ یا رنگی) و دیجیتالی شدن شروع می شود. در صورتی که خروجی دوربین یا حسگر به شکل دیجیتالی نباشد ، مبدل آنالوگ به دیجیتال (ADC) آن را دیجیتالی می کند. اگر تصویر به درستی بدست نیامده باشد ، نمی توانید به وظایفی که می خواهید برسید. سخت افزار سفارشی برای تکنیک ها و روش های پیشرفته تصویربرداری استفاده می شود. به دست آوردن تصویر سه بعدی یکی از این روش های پیشرفته برای دستیابی به تصویر است. دانشجویان می توانند از این روش برای پایان نامه و تحقیق کارشناسی ارشد خود استفاده کنند.

2. بهبود تصویر:

تقویت تصویر یکی از ساده ترین و مهمترین زمینه های پردازش تصویر دیجیتال است. ایده اصلی بهبود تصویر این است که اطلاعات مبهم را پیدا کنید یا ویژگی های خاص را با توجه به نیازهای یک تصویر برجسته کنید. مانند تغییر روشنایی و کنتراست و …
اساساً ، این شامل دستکاری یک تصویر برای بدست آوردن تصویر دلخواه نسبت به نسخه اصلی برای برنامه های خاص است. الگوریتم های زیادی با هدف تقویت تصویر در پردازش تصویر طراحی شده اند تا کنتراست ، روشنایی و موارد دیگر از این قبیل را تغییر دهند. هدف Image Enhancement تغییر در درک انسان از تصاویر است. تکنیک های بهبود تصویر بر دو نوع است: حوزه مکانی و حوزه فرکانس.

3. بازسازی تصویر:

بازسازی تصویر شامل بهبود ظاهر یک تصویر است. در مقایسه با تقویت تصویر که درونی است ، ترمیم تصویر کاملاً عینی است و این بدان معناست که تکنیک های ترمیم بر اساس مدلهای احتمالی یا ریاضی تصویر است. ترمیم تصویر هر نوع تار شدن، نویز را از تصاویر حذف می کند تا تصویری تمیز و اصلی ایجاد شود. این می تواند انتخاب خوبی برای پایان نامه M.Tech در مورد پردازش تصویر باشد.
اطلاعات از دست رفته تصویر در هنگام محو شدگی از طریق یک روند بازگشتی بازیابی می شود. این فرایند با روش تقویت تصویر متفاوت است. تکنیک Deconvolution استفاده شده در حوزه فرکانس انجام می شود. نقص های اصلی که باعث تخریب تصویر می شوند در اینجا بازیابی می شوند.

4. پردازش تصویر رنگی:

ثابت شده است که پردازش تصویر رنگی به دلیل افزایش چشمگیر استفاده از تصاویر دیجیتالی در اینترنت بسیار مورد توجه است. این شامل مدل سازی و پردازش رنگی در حوزه دیجیتالی و … می باشد.
مدل های رنگی مختلفی وجود دارد که برای تعیین رنگ با استفاده از سیستم مختصات سه بعدی استفاده می شود. این مدلها عبارتند از:
RGB Model
CMY Model
HSI Model
YIQ Model
پردازش تصویر رنگی در حالی انجام می شود که انسان می تواند هزاران رنگ را درک کند. دو حوزه پردازش تصویر رنگی با پردازش تمام رنگ و پردازش شبه رنگ وجود دارد. در پردازش تمام رنگ ، تصویر با رنگهای کامل پردازش می شود در حالی که در پردازش شبه رنگ تصاویر مقیاس خاکستری به تصاویر رنگی تبدیل می شوند. این یک موضوع جالب در پردازش تصویر است.

5. ویولت و پردازش چند رزولوشن:

موجک ها به عنوان پایه ای برای نمایش تصاویر در درجات وضوح مختلف عمل می کنند. منظور از تقسیم تصاویر، تقسیم تصاویر به مناطق کوچکتر برای فشرده سازی داده ها و نمایش هرمی است. Wavelet یک تابع ریاضی است که با استفاده از آن داده ها به اجزای مختلفی تقسیم می شوند که هر کدام فرکانس متفاوتی دارند. سپس هر جزء به طور جداگانه از طریق مقیاس تطبیق وضوح مورد مطالعه قرار می گیرد.
پردازش چند رزولوشن یک روش هرمی است که در پردازش تصویر استفاده می شود. استفاده از تکنیک های چند رزولوشنی در حال افزایش است. با استفاده از چارچوب چند رزولوشن می توان اطلاعات تصاویر را استخراج کرد.

6. فشرده سازی:

فشرده سازی شامل تکنیک هایی است که برای کاهش فضای ذخیره سازی یا پهنای باند انتقال تصویر استفاده می شود. اگر در استفاده تصاویر در اینترنت صحبت کنیم ، بیشتر اشاره به فشرده سازی داده ها دارد. الگوریتم ها اطلاعات مفیدی را از تصویر از طریق مفاهیم آماری برای ارائه تصاویر با کیفیت برتر به دست می آورند. فشرده سازی تصویر یک موضوع پایان نامه رایج در پردازش تصویر است.

7. پردازش مورفولوژیکی:

پردازش مورفولوژیکی شامل ابزارهایی استخراج از اجزای تصویر است که بیشتر در نمایش و توصیف شکل استفاده می شود. در این پردازش عملیات غیر خطی خاصی وجود دارد که به ویژگی های تصویر مربوط می شود. این عملیات را می توان برای تصاویر مقیاس خاکستری نیز به کار برد. تصویر در مقیاس کوچکی که به عنوان عنصر ساختاری شناخته می شود، کاوش می شود.

8. بخش بندی:

تقسیم بندی شامل تقسیم یک تصویر به اجزای تشکیل دهنده آن یا اشیاء می باشد. به طور کلی ، تقسیم بندی خودکار تصویر یکی از سخت ترین کارها در پردازش تصویر دیجیتال است. درواقع روش تقسیم بندی پیچیده بوده و راه طولانی را برای حل موفقیت آمیز مساله تصویر که نیازمند شناسایی اجسام به صورت جداگانه است، طی می کند.
به زبان ساده ، تقسیم بندی تصویر به معنی تقسیم یک تصویر به چند بخش برای ساده سازی و تغییر نمایش تصویر است. در این حالت ، یک برچسب به هر پیکسل اختصاص داده می شود ، بنابراین ممکن است دو یا چند پیکسل برچسب یکسانی داشته باشند.

9.نمایندگی و توصیفات:

رفتار نماینده و توصیفات به خروجی مرحله تقسیم بندی بستگی دارد و شامل داده های پیکسل خام است که یا تمام نقاط یا تنها مرز ناحیه را شامل می شود.
انتخاب نماینده، بخشی از راه حل تبدیل داده های خام به فرم مناسب است که امکان پردازش بعدی کامپیوتر را فراهم می آورد. همانطور که توصیفات به استخراج ویژگی هایی می پردازد که اطلاعات کمی مورد علاقه یا اساسی را برای جداسازی یک کلاس از کلاس دیگر ارائه می دهند.

10. تشخیص شی:

تشخیص شامل اختصاص یک برچسب ، مانند "وسیله نقلیه" به کل یک شیء بر اساس توصیف کننده های آن است. این روشی برای تشخیص یک شیء خاص در تصویر یا فیلم می باشد. تکنیک ها و مدلهای خاصی برای تشخیص اشیا وجود دارد مانند مدلهای یادگیری عمیق ، مدل بسته کلمات و … که با استفاده از Matlab نیز قایل پیاده سازی می باشد. این امر به یادگیری ماشین و روشهای یادگیری عمیق نیاز دارد. برای پایان نامه m.tech خود در زمینه پردازش تصویر به سراغ این موضوع بروید.

* مدل بسته کلمات، یک نمایش ساده است که در پردازش زبان‌های طبیعی و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شود. همچنین به عنوان مدل فضای برداری شناخته می‌شود. در این مدل، یک متن به صورت یک بسته چند مجموعه از کلمات آن، بی‌توجه به دستور زبان و حتی نظم کلمات نمایش داده می‌شود. مدل بسته کلمات برای بینایی کامپیوتر، استفاده شده‌ است. [2]

---

منابع:
[1] www.techsparks.co.in/

[2] ویکی پدیا فارسی ، مدل بسته کلمات