نوشته‌ها

پردازش سیگنال دیجیتال (DSP) با نمایش سیگنال به وسیله توالی اعداد یا نشانه‌های پردازش چنین سیگنالی در ارتباط است. پردازش سیگنال دیجیتال (گسسته) و پردازش سیگنال پیوسته، زیرمجموعه‌هایی از پردازش سیگنال هستند. از کاربردهای عملی DSP میتوان به پردازش صوت و پردازش سیگنال صحبت، پردازش سیگنال سونار و رادار، پردازش آرایه‌های حسگر، پردازش سیگنال آماری، پردازش تصویر دیجیتال، پردازش سیگنال های مخابراتی، کنترل سیستم‌ها، پردازش سیگنال های بیولوژیک اشاره نمود.

هدف DSP، معمولاً اندازه‌گیری، فیلتر و فشرده سازی سیگنال‌های پیوسته (آنالوگ) دنیای واقعی است. اولین قدم در این راه تبدیل سیگنال از شکل آنالوگ به دیجیتال است، که به وسیله نمونه برداری توسط مبدل آنالوگ به دیجیتال (ADC) انجام می‌شود. وظیفه مبدل مذکور تبدیل سیگنال آنالوگ به رشته‌ای از اعداد است. اما، از آنجا که معمولاً سیگنال خروجی در سیستم مورد نظر باید به صورت یک سیگنال آنالوگ باشد، در آخرین گام پردازش، به یک مبدل دیجیتال به آنالوگ نیاز خواهیم داشت. حتی اگر این پردازش از پردازش آنالوگ بسیار پیچیده‌تر باشد، کاربرد قدرت محاسباتی در پردازش سیگنال دیجیتال، مزایای بسیاری را نسبت به پردازش آنالوگ در زمینه‌های مختلف به ارمغان می‌آورد؛تشخیص و تصحیح خطا در انتقال و همچنین فشرده‌سازی داده مثال هایی از برتری استفاده از روش های پردازش سیگنال گسسته هستند.

الگوریتم‌های DSP مدت زیادی است که در کامپیوترهای استاندارد همه منظوره، یا بر روی پردازش‌گرهای معروف به پردازشگرهای سیگنال دیجیتال (DSP) یا با استفاده از سخت‌افزارهای خاص مثلمدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC) اجرا می‌شوند. امروزه تکنولوژی‌های دیگری نیز برای پردازش سیگنال دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرند که شامل میکروپروسسورهای چندمنظوره قدرتمند،اف‌پی‌جی‌ای (FPGA)، کنترل‌کننده سیگنال دیجیتال (بیشتر برای کاربردهای صنعتی مثل کنترل موتور) هستند.

حوزه‌های DSP

در DSP، مهندسین معمولاً به مطالعه سیگنال دیجیتال در یکی از حوزه ها زیر می‌پردازند: حوزه زمان (سیگنال‌های یک بعدی)، حوزه فضایی (سیگنال‌های چندبعدی)، حوزه فرکانس، حوزهخودهمبستگی، و حوزه موجک. برای پردازش این سیگنال ها، حوزه‌ای انتخاب میشود که در آن بتوان خصوصیات اصلی سیگنال را به بهترین شکل نمایش داد و با استفاده از اطلاعات حاضر، به بهترین صورت، سیگنال را پردازش کرد. توالی نمونه‌هایی که از اندازه‌گیری خروجی یک وسیله به دست می‌آید یک نمایش در حوزه زمان یا حوزه فضا را تشکیل می‌دهد، در حالی که تبدیل فوریه گسسته‌زمان، اطلاعات را در حوزه فرکانس تولید می‌کند (همان طیف فرکانسی). همبستگی خودکار را همبستگی متقابل سیگنال با خودش بر روی فاصله‌های متغیر زمان یا فضا تعریف می‌کنند.

نمونه‌برداری از سیگنال

با گسترش استفاده از رایانه، نیاز و استفاده از پردازش سیگنال دیجیتال نیز گسترش یافته‌است. برای استفاده از سیگنال آنالوگ در یک رایانه، ابتدا باید سیگنال توسط مبدیل دیجیتال دیجیتال شود.

نمونه‌برداری معمولاً در دو مرحله انجام می‌شود : گسسته‌سازی و مدرج کردن. در مرحله گسسته‌سازی، فضای سیگنال (فضایی که سیگنال در آن وجود دارد) به کلاس‌هاس هم‌ارز افراز می‌شود و مدرج کردن نیز با جایگزینی سیگنال اصلی با سیگنال متناظر در کلاس‌های هم‌ارز انجام می‌پذیرد.

در مرحله مدرج کردن، مقادیر سیگنال نماینده (به انگلیسی: Representative Signal) توسط مقادیر زیر مجموعه یک مجموعه متناهی تقریب زده می‌شوند.

قضیه نمونه‌برداری نایکوئیست-شنون بیان می‌کند که سیگنال را می‌توان از روی سیگنال نمونه‌برداری شده به طور دقیق بازسازی کرد، اگر فرکانس نمونه‌برداری بزرگتر از دو برابر بالاترین مؤلفه فرکانسی سیگنال باشد. در عمل، غالباً فرکانس نمونه‌برداری را بزرگتر از دو برابر پهنای باند لازم در نظر می‌گیرند.

یک مبدل دیجیتال به آنالوگ به منظور تبدیل معکوس سیگنال به حالت آنالوگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. استفاده از یک کامپیوتر دیجیتال مقوله کلیدی در سیستم‌های کنترل دیجیتال است.

مفهوم حوزه‌ی زمان و فرکانس

متداول ترین تکنیک پردازش سیگنال در حوزه ی زمان و فضا (مکان)، بهسازی (بهبود) سیگنال از طریق فیلترینگ است. فیلترینگ دیجیتال عبارت از اعمال تبدیل های خطی بر نمونه هایی از سیگنال است که در همسایگی نمونه ی فعلی در سیگنال ورودی یا خروجی واقع شده اند. به روش های مختلفی میتوان این فیلترها را دسته بندی نمود:

  • “فیلتر خطی”: یک تبدیل خطی است که بر روی نمونه های ورودی اعمال میشود؛ سایر فیلترها “غیرخطی” هستند. فیلترهای خطی از قاعده ی جمع آثار پیروی میکنند؛ به این معنی که اگر یک سیگنال ورودی، ترکیب وزنداری از سیگنال های مختلف باشد، سیگنال خروجی از ترکیب خطی خروجی های همان سیگنال ها، با وزنهای مشابه ورودی، حاصل میشود.
  • “فیلتر علی”: فیلتر علی فقط از نمونه های قبلی در سیگنال های ورودی و خروجی استفاده میکند. اما، در فیلترهای “غیرعلی”، نمونه های آینده ی ورودی نیز به کار گرفته می شوند. با اضافه کردن تأخیر به یک فیلتر غیرعلی میتوان آنرا به یک فیلتر علی تبدیل نمود.
  • “فیلتر غیر متغیر با زمان”: ویژگی های این فیلتر با زمان تغییر نمیکند. اما، فیلترهایی مانند فیلتر تطبیقی، با زمان تغییر میکنند.
  • “فیلتر پایدار”: خروجی یک فیلتر پایدار با گذشت زمان به یک مقدار ثابت همگرا میشود یا در محدوده ی متناهی باقی می ماند. اما، یک فیلتر “ناپایدار” در پاسخ به یک ورودی محدود (متناهی) یا حتی صفر، ممکن است منجر به تولید خروجی هایی نامتنهای شود.
  • “فیلتر با پاسخ ضربه ی محدود (FIR)”: این فیلتر فقط از نمونه های سیگنال ورودی استفاده میکند، اما، فیلتر با پاسخ ضربه ی نامحدود (IIR) علاوه بر نمونه های ورودی، از نمونه های گذشته ی خروجی نیز استفاده میکند. فیلترهای FIR همواره پایدار هستند، اما، فیلترهای IIR ممکن است ناپایدار شوند.

فیلترها را میتوان به روشهای مختلفی بازنمایی کرد: ۱- با استفاده از دیاگرام بلوکی برای نشان دادن مراحل مختلف الگوریتم به منظور ایجاد یک دستورالعمل برای پیاده سازی سخت افزاری فیلتر. ۲- با توصیف فیلتر با استفاده از معادلات تفاضلی یا به کمک مجموعه ی قطب ها و صفرهای سیستم. برای فیلترهای FIR، میتوان از پاسخ های ضربه یا پله نیز برای توصیف فیلتر استفاده کرد.

خروجی یک فیلتر دیجیتال خطی به یک ورودی خاص، از کانولوشن سیگنال ورودی با پاسخ ضربه ی فیلتر، حاصل میشود.

با استفاده از تبدیل فوریه میتوان سیگنال ها را از حوزه ی زمان (مکان) به حوزه ی فرکانس منتقل نمود. تبدیل فوریه، اطلاعات سیگنال را به دامنه (اندازه) و فاز مؤلفه های فرکانسی موجود در سیگنال، تبدیل میکند. در عمل، اغلب، از تبدیل برای فوریه برای محاسبه ی طیف توان سیگنال استفاده میشود که مربع دامنه ی (اندازه) هر مؤلفه ی فرکانسی است.

با انتقال سیگنال از حوزه ی زمان به حوزه ی فرکانس، میتوان شدت و ضعف مؤلفه های فرکانسی موجود در سیگنال را شناسایی و ارزیابی کرد. در حوزه ی فرکانس، علاوه بر دامنه ی مؤلفه های فرکانسی، فاز آنها و نیز چگونگی تغییر فاز با تغییر فرکانس، میتواند حاوی اطلاعات مهمی باشد.

فیلترینگ سیگنال، به ویژه در کابردهای غیر زمان واقعی (non- real time)،میتواند با انتقال سیگنال به حوزه ی فرکانس و اعمال یک فیلتر مناسب بر آن و سپس برگرداندن سیگنال حاصل به حوزه ی زمان انجام شود. این عملیات، سریع بوده (زمان اجرا متناسب است با (n log n) ) و می توان فیلتر را با تقریب خوبی به شکلهای مختلف طراحی نمود.

در حوزه ی فرکانس، تبدیل های متداولی وجود دارند که از میان آنها میتوان به cepstrum اشاره نمود. در این تبدیل، ابتدا با استفاده از تبدیل فوریه، سیگنال، به حوزه ی فرکانس منتقل میشود و سپسلگاریتم آن محاسبه میگردد. در نهایت، با اعمال تبدیل معکوس فوریه، سیگنال حاصل به حوزه ی زمان بازگردانده میشود. این عملیات، ساختار هارمونیکی طیف اصلی را نشان میدهد.

تحلیل حوزه ی فرکانس با عنوان تحلیل طیف نیز شناخته میشود.

بسط فوریه و مفهوم حوزه زمان (منحنی قرمز) و فرکانس (منحنی آبی).

تحلیل در حوزه {\displaystyle Z\,}

در حالی که فیلترهای آنالوگ معمولاً در صفحه{\displaystyle s\,} تحلیل می‌شوند، فیلترهای دیجیتال در صفحه {\displaystyle z\,} یا حوزه دیجیتال و با استفاده از تبدیل {\displaystyle Z\,} تحلیل می‌شوند.

بسیاری از فیلترها را می‌توان در حوزه{\displaystyle Z\,} (یک فرامجموعه از اعداد مختلط در حوزه فرکانس) توسط تابع تبدیلشان تحلیل کرد. یک فیلتر می‌تواند توسط مجموعه مشخصه‌اش شامل صفرها و قطب‌ها در حوزه{\displaystyle z\,} تحلیل شود.

کاربردها

بیشترین کاربردهای DSP شامل پردازش سیگنال صوتی، فشرده‌سازی داده‌های صوتی، پردازش تصویر دیجیتال، فشرده‌سازی ویدیو، پردازش صدا، تشخیص صدا، ارتباط دیجیتال، رادار، سونار، زلزله‌شناسی و داروسازی است. مثال‌های خاص شامل فشرده‌سازی صحبت و انتقال در تلفن همراه، هم‌نواسازی مطابق اتاق برای صدا در کاربردهای شباهت زیاد به اصل و تقویت صدا، پیش بینی وضع هوا، پیش‌بینی اقتصادی، پردازش داده زلزله، تحلیل و کنترل روال‌های صنعتی، انیمیشن‌های تولید شده توسط رایانه در فیلم‌ها، عکس‌برداری پزشکی مثل پویش‌های CAT و MRI، فشرده‌سازیMP3، دستکاری تصویر، هم‌نواسازی و هم‌گذری بلندگوهای با کیفیت بالا، و افکت صوتی برای تقویت‌کننده (الکترونیک) گیتار برقی است.

منبع

 

دوربین‌ دیجیتال

دوربین دیجیتال یک دستگاه الکترونیکی است که برای گرفتن عکس و ذخیرهٔ آن بجای فیلم عکاسی از حسگرهای حساس به نور معمولاً از نوع CCD یا CMOS استفاده می‌کند و تصویر گرفته شده توسط سنسور طی چند مرحله به حافظهٔ دوربین برای استفاده فرستاده می‌شود.

مخترع دوربین دیجیتال استیون سسون می‌باشد که در زمان اختراع این دستگاه کارمند شرکت ایستمن کداک بود و بدین ترتیب اولین دوربین دیجیتالی تاریخ، توسط این شرکت ثبت گردید. اکنون در سه قطع دوربین (دوربین قطع کوچک، دوربین قطع متوسط و دوربین قطع بزرگ) تکنولوژی دیجیتال تحولاتی ایجاد کرده به عنوان نمونه ساخت پشتی دیجیتال برای دوربین قطع متوسط که با آداپتور قابل نصب بر روی دوربین قطع بزرگ نیز می‌باشد.

در دوربین دیجیتال، تصویربرداری بر روی فیلم صورت نمی‌گیرد بلکه توسط یک حسگر حساس (دستگاه جفت‌کنندهٔ بار (CCD) یا نیم‌رسانای اکسید فلزی مکمل (CMOS)) انجام می‌پذیرد.

دوربین دیجیتال نیکون دی ۲۰۰

عملکرد

از لحاظ عملکرد کلی، دوربین‌های دیجیتال بسیار شبیه به دوربین‌های عکاسی دارای فیلم یا غیر دیجیتال می‌باشند. این دوربینها همانند دوربین‌های معمولی دارای یک منظره یاب، لنز برای کانونی کردن تصویر بر روی یک وسیله حساس به نور، وسیله‌ای برای نگهداری و انتقال چند تصویر گرفته شده در دوربین و یک جعبه در بر گیرنده تمام این تجهیزات می‌باشد. در یک دوربین معمولی فیلم حساس به نور تصویر را ذخیره می‌سازد و بعد از عملیات شیمیایی برای نگهداری تصویر از آن استفاده می‌شود. در حالی که در دوربین دیجیتال این کار با استفاده از ترکیبی از فناوری پیشرفته سنسور (حسگر) تصویر و ذخیره در حافظه انجام می‌گیرد و اجازه می‌دهد که تصاویر در شکل دیجیتال ذخیره شوند و به سرعت بدون نیاز به عملیات خاصی (نظیر عملیات شیمیایی بر روی فیلم) در دسترس باشند.

گرچه اصول کلی این دوربین‌ها شبیه به دوربین‌های فیلمی هستند، نحوه کار داخل این دوربین‌ها کاملاً متفاوت است. در این دوربین‌ها تصویر توسط یک سنسور CCD یا یک CMOS گرفته می‌شود. CCD بصورت ردیفها و ستونهایی از سنسورهای نقطه‌ای نور هستند که هر چه تعداد این نقاط بیشتر و فشرده تر باشد، تصویر دارای دقت بالاتری است) هر سنسور نور را به ولتاژی متناسب با درخشندگی نور تبدیل کرده و آن را به بخش تبدیل سیگنالهای آنالوگ به دیجیتال ADC می‌فرستد که در آنجا نوسانات دریافتی از CCD به کدهای مجزای باینری (عددهای مبنای دو بصورت صفر و یک) تبدیل می‌شود. خروجی دیجیتال از ADC به یک پردازنده سیگنال‌های دیجیتال DSP فرستاده می‌شود که کنتراست و جزئیات تصویر در آن تنظیم می‌شود و قبل از فرستادن تصویر به حافظه برای ذخیره تصویر، اطلاعات را به یک فایل فشرده تبدیل می‌کند. هر چه نور درخشنده‌تر باشد، ولتاژ بالاتری تولید شده و در نتیجه پیکسل‌های رایانه‌ای روشن‌تری ایجاد می‌شود. هر چه تعداد این سنسورها که به‌صورت نقطه هستند بیشتر باشد، وضوح تصویر به دست آمده بیشتر است و جزئیات بیشتری از تصویر گرفته می‌شود.

تمام این پروسه، پروسه‌ای هماهنگ با محیط زیست است. سنسورهای CCD یا CMOS در تمام مدت عمر دوربین در جای خود ثابت بوده و بدون نیاز به تعویض کار می‌کنند. ضمناً به علت عدم وجود قطعات متحرک عمر دوربین بسیار بیشتر می‌شود. سنسور CCD از میلیون‌ها سنسور نوری تشکیل شده است و حساسیت به نور آن از سنسورهای CMOS بهتر است. در عوض در سنسور CMOS مصرف انرژی کمتر بوده و مشکل Over Exposure کمتر بوجود می‌آید. دوربینهای دیجیتال در بطن کار، از دوربین‌های آنالوگ پیروی می‌کنند، با این تفاوت که در این دوربین‌ها، همان‌طور که از اسمشان نیز برداشت می‌شود، کنترل بخش‌های مختلف از جمله فوکوسر و … به صورت دیجیتالی انجام شده یا در صفحه حساس این دوربین‌ها، سی سی دی و سی ماس، جایگزین فیلم‌های قدیمی شده است.

دریافت و ثبت تصویر در دوربین‌های دیجیتال

صفحه‌های حساس در دوربین‌های دیجیتال حرفه‌ای، ccd یا cmos است که مختصراً به بررسی آن می‌پردازیم. حسگرهای نوری از هزاران ردیف المان نیمه‌هادی بسیار کوچک و حساس به نور تشکیل شده‌اند که می‌توانند ذرات یا فوتون‌های نور را به بار الکتریکی تبدیل کنند. حال هر چه شدت نور ورودی بیشتر یا کمتر باشد، الکتریسیته ایجاد شده متعاقباً دست‌خوش تغییر می‌شود. جنس این صفحه‌ها اغلب از عناصری از جمله سیلیسیم و ژرمانیوم است. به طور نمونه شرکت کانن در دوربین‌های SLR خود تاکنون تنها از سنسورهای CMOS استفاده کرده است، در حالی که شرکت نیکون از هر دو نوع سنسور بهره می‌گیرد. بطور کلی تفاوت کیفی زیادی بین این دو نوع سنسور وجود ندارد اما حسگرهای CMOS کم مصرف تر بوده و در شرایط کم نور و با نوردهی‌های طولانی عملکرد بهتری دارند. ضمناً از نظر فنی امکان تولید سنسورهای CCD در ابعاد فول فریم (۲۴×۳۶میلیمتر) موجود نیست.

مزیت‌های دوربین‌های دیجیتال

  • مخابره: شاید مهم‌ترین و اصلی‌ترین دلیل تولید دوربین دیجیتال را بتوان مخابره نامید چرا که تولید آن پس از درخواست موسسات تحقیقات فضایی از تولیدکنندگان تجهیزات عکاسی برای تصویری قابل مخابره جهت تحقیقات فضایی شکل گرفت
  • هزینهٔ کمتر: به لحاظ اینکه در هر دوره عکاسی دیگر احتیاج به خرید، ظهور و چاپ فیلم نیست.
  • مقدار خطای کمتر: به علت پیش نمایش بهتر عکس و نشان دادن عکس در همان زمان می‌توان در صورت مشاهدهٔ خطایی فاحش عکس را مجدادا ثبت کرد در صورتی که در عکاسی آنالوگ پس از مرحلهٔ ظهور می‌توان چنین تشخیصی داد که معمولاً دیر است
  • مقدار ریسک پایین: از بین رفتن یا افت کیفیت شدید فیلم به علت زمان، حرارت، و نور دیدگی، خطای ظهور، چاپ، تاریخ فیلم و… طبیعتاً حذف شده و جای خود را از لحاظ ریسک تنها به خطاهای الکترونیکی بسیار ناچیز می‌دهد.
  • نگهداری بهتر: امکان آرشیو میلیون‌ها عکس در یک فضای بسیار کم با ماندگاری بسیار طولانی‌تر
  • عکس‌برداری متوالی:در دوربین‌های آنالوگ به طور معمول بیشترین تعداد عکس برداری متوالی بیشتر از ۳۶ عدد (به لحاظ تعداد کاست) نمی‌شد به غیر از مواردی خاص که گاهی تا ۳۶۰ عدد اضافه می‌شد (با حجمی مزاحم) ولی با زحمتی چندین برابر برای تعویض فیلم! در صورتی که در دوربین‌های جدید دیجیتال با فشار دادن دکمه شاتر می‌توان بیش از هزاران عکس را بدون توقف در یک کارت حافظه بسیار کوچک جا داد.
  • گستره پویایی بیشتر از فیلم منفی
Mini CD vs Normal CD comparison.jpgMicroDrive1GB.jpgUSB flash drive.jpgFloppy disk 90mm.JPG

منبع


قسمتهای مختلف دوربین

چشمی یا منظره یاب 


خیلی از دوربینهای کمپکت دیجیتال و آنالوگ دارای پنجره کوچکی هستند که فرد عکاس می تواند با دیدن از میان آن کادر و اجزا درون آن ، عکس خود را مشخص نماید. این پنجره کوچک که به چشمی یا منظره یاب دوربین معروف است معمولا” در کنار لنز قرار دارد. چیزی که به عنوان تصویر از درون چشمی دوربین مشاهده می کنید ، تصویری تقریبی از نظر کادر یا عکس نهایی است. اختلاف در تصویر چشمی و تصویر نهایی به خطای پارالکس معروف است.
زمانیکه مسئله کادر دقیق سوژه مهم باشد، مثل عکاسی کلوزآپ، صفحه LCD دوربین دیجیتال کمک بزرگی در این مسئله است ، چرا که گیرنده نوری دقیقا” آن چیزی را که می بینید، عکس خواهد گرفت.
شما می توانید منطقه فوکوس را با نشانه گرفتن دوربین به طرف سوژه طوری انجام دهید که مستطیل منطقه فوکوس در نقطه ای از عکس واقع شود که می خواهید فوکوس را روی آن انجام دهید. تکمه شاتر را مقدار کمی به پایین فشار دهید ، دوربین در این حالت فاصله تا سوژه را اندازه می گیرد و لنز را فوکوس می کند. در حالتیکه تکمه شاتر کماکان تا نیمه به پایین فشار داده شده است، کادرعکس خود را هم انتخاب می کنید. 

صفحه LCD 

فقط در دوربینهای عکاسی دیجیتال وجود دارد. این نوع چشمی با همکاری لنز دوربین، کادری که در عکس ظاهر خواهد شد را نشان می دهد. با استفاده از صفحه LCD می توان نه تنها متدی را که در بالا در مورد آن شرح دادیم (یعنی فوکوس کردن) را انجام دهید ، بلکه می توانید ببینید که عکس چگونه خواهد افتاد و مثلا” عکس چقدر روشن و یا تیره ظاهر خواهد شد. روی صفحه LCD معمولا” اطلاعات مربوط به تنظیماتی که در هنگام گرفته شدن عکس استفاده خواهند شد، مثل شاتر و اندازه دیافراگم هم نمایش داده می شوند.
در یک دوربین تک لنزی انعکاسی تصویری که درون چشمی آن مشاهده می شود، از درون لنز و یک سری آینه عبور می کند تا به پنجره چشمی در پشت دوربین می رسد. از این رو چشمی این گونه دوربینها ، کادر عکس را دقیقا” نشان داده و بعضی مواقع هم اطلاعات دیگر ، مثل سرعت شاتر و دیافراگم را در آن می توان مشاهده کرد.

شاتر 

اندازه سرعت بر حسب ثانیه یا کسری از ثانیه بیان می شود. این اندازه معمولا” همراه با درجه باز بودن دیافراگم بیان می شود تا مقدار مشخص نوری که گیرنده نوری باید دریافت کند را مشخص کند. اما از این اندازه برای تاثیر حرکت در عکس هم استفاده می شود.

برای سرعتهای شاتر طولانی تر از ثانیه و جهت احتراز از لرزش دست، باید از سه پایه و یا سایر وسایل ثابت نگهداشتن دوربین استفاده کنید. حتی اگر همه کارها به طور اتوماتیک در دوربین شما انجام می شود، باز هم بهتر است که قبل از گرفتن عکس کنترلی در مورد سرعت شاتر بکنید تا بدانید که عکس شما با چه سرعتی گرفته می شود.


دیافراگم

 دیافراگم اغلب در لنز جای دارد. اندازه باز بودن دیافراگم همراه با سرعت شاتر، مقدار نوری که به گیرنده نوری می رسد را تنظیم می کنند. رقم پایین تر در دیافراگم به معنی بازتر بودن دیافراگم است. برای هر پله یا گامی که دیافراگم کاهش پیدا می کند ( یعنی رقم ها افزایش پیدا می کنند) مقدار نوری که به داخل دوربین راه پیدا می کند، نصف می شود. دیافراگم ۸/۲ دو برابر دیافراگم ۴ نور به داخل دوربین وارد می کند.
اندازه دیافراگم بازتر (رقمهای کوچک تر) همچنین باعث می شود تا عمق میدان عکس کاهش پیدا کند. این بدین معنی است که تصویر فقط در محدوده کمی به صورت واضح دیده خواهد شد و قبل و بعد از این منطقه، تصویر سوژه تار خواهد بود. عمق میدان کمتر را می توان در موارد مشخصی به کار برد ، مثلا” زمانی که عکس شخصی را می خواهیم از پس زمینه متحرک آن جدا کنیم. 


لنز 

در یک دوربین قطع کوچک که از فیلم mm 36×۲۴ استفاده می کند، یک لنز mm 50 لنزی نرمال به حساب می آید. این لنز نه تصویر را بزرگتر و نه کوچکتر می کند. لنزی که باعث می شود موضوع عکس بزرگتر شود به لنز تله مشهور است که فاصله کانونی آن بیشتر از mm 50 است و اگر موضوع عکس کوچکتر از اندازه طبیعی آن شود، آن لنز ، لنزی واید است. لنزهای با فاصله کانونی متغیر به لنز زوم مشهور هستند.
در لنز نرمال، فاصله کانونی برابر اندازه قطر کادر نگاتیو است. دوربین دیجیتال دارای گیرنده نوری یا سنسوری است که اندازه آن خیلی کوچکتر از قطع یک فیلم است. از این رو لنز نرمال در دوربین دیجیتال کوچکتر از لنز نرمال در دوربینهای سنتی قطع کوچک است. فاصله کانونی لنز، معمولا” در دوربینهای دیجیتال معادل فاصله کانونی لنزهای دوربینهای قطع کوچک در نظر گرفته می شود.
زوم دیجیتال : دوربینهای دیجیتال دارای هر دو نوع زوم اپتیک و دیجیتال هستند. زوم دیجیتال به معنی این است که دوربین به طریق الکترونیکی و دیجیتالی یک تصویر را بزرگ می کند. اما در این حالت عکس نمی تواند دارای اطلاعاتی بیشتر از آن چیزی که زوم اپتیک عرضه می کند ، باشد. از این رو کیفیت زوم دیجیتال بسیار پایین تر از زوم معادل اپتیک است. جهت بزرگ کردن یک عکس می توانید از یک نرم افزار تصویری ، بعد از برداشتن عکس استفاده کنید.


فلاش

حتی دوربینهای کوچک و ساده هم، امروزه مجهز به فلاش هستند. میدان روشن کردن فلاشهای ثابت روی دوربینها محدود است ( بین ۵/۰ تا ۳ متر ، جهت اطلاع دقیق به دفترچه دوربین خود مراجعه کنید) اما این فلاش برای فاصله های کم و کوتاه در یک محیط سربسته کفایت می کند.
کاهش خطر قرمزی چشم: فلاش ها معمولا” روی یک دوربین کوچک در کنار لنز قرار گرفته اند. اگر کسی که عکس او گرفته می شود، مستقیما” به دوربین نگاه کند، نور فلاش منعکس شده از برخورد به سرخرگهای شبکیه چشم باعث قرمز شدن چشم فرد در عکس خواهد شد که پدیده چشم قرمز مشهور است. برای مقابله با بروز این پدیده ، فلاش می تواند قبل از گرفتن عکس، نوری از خود بیرون بدهد ، در این هنگام به دلیل نور بیشتر، مردمک چشم خود را جمع می کند و سپس فلاش زده می شود. از این رو یک فاصله و وقفه ای بین هنگامیکه شاتر فشارداده می شود و زمانیکه عکس گرفته می شود، بوجود می آید. در این فاصله ، ممکن است مدل عکاسی شما خسته شود و قیافه دیگری به خود بگیرد که در عکس ظاهر شود.
از آنجایی که اکثر نرم افزار های تصحیح عکس دارای ابزارهایی برای تصحیح قرمزی چشم هستند، پس فلاشهای تاخیری شاید دارای امتیاز منفی بیشتری باشند و مشکلات بیشتری تولید کنند.

منبع


نحوه ی عملکرد دوربین دیجیتال

نقشه انفجاری یک دوربین دیجیتال را در شکل زیر مشاهده می کنید:

اجزای دوربین دیجیتال

نقاط نشان داده شده بر روی شکل فوق عبارتند از:

۱- محل رسیدن نور از جسم مورد نظر به دوربین

۲- فیلترهای نصب شده بر روی دوربین برای افزایش کیفیت عکس و همچنین محافظت از لنز دوربین

۳- سیستم فکوس خودکار برای جلوگیری از گرفتن عکس های تار

۴- سنسور دوربین که از میلیون ها پیکسل تشکیل می شود. هر یک از این پیکسل ها میزان روشنی و رنگ نور رسیده شده به آن را اندازه گیری می نماید

۵- مدارهای الکترونیکی دوربین که خروجی سنسور را به تصویر دیجیتال تبدیل می نمایند

۶- صفحه نمایش دوربین که به ما این امکان را می دهد تا عکس ها را بتوانیم بلافاصله بعد از گرفته شدن مشاهده و بررسی نماییم

۷- کارت حافظه دوربین برای ثبت عکس ها بر روی آن

دوربین های دیجیتال اطلاعات هر منظره را به جای این که به صورت تغییر شیمیایی بر روی فیلم های عکاسی ثبت نماید، به صورت اعداد در حافظه دوربین ذخیره می کند و لذا دیگر نیاز به ظاهر کردن و چاپ کردن ندارند و می توان آن ها را بلافاصله پس از گرفته شدن مشاهده نموده و یا حذف نمود.

برخلاف عکس های چاپ شده، کیفیت عکس های دیجیتال با گذشت زمان پایین نمی آید و لذا شما قادر خواهید بود عکس های خود را برای سال های سال نگه دارید.

دوربین های دیجیتال از لنز برای فکوس نمودن تصویر بر روی حسگر خود (به جای فیلم در دوربین های قدیمی) استفاده می کنند.

در دوربین های دیجیتال، حسگر دوربین نورهای رسیده به خود را به بارهای الکتریکی تبدیل می نماید.

اطلاعات این بارها به مدارهای الکترونیکی دوربین وارد می شود و در آن جا پس از اندازه گیری شدن به مقادیر دیجیتال تبدیل می گردد. پردازنده کامپیوتری دوربین سپس این مقادیر دیجیتال را پردازش نموده و آن ها را به صورت عکس بر روی کارت حافظه ذخیره می نماید. عکس های ذخیره شده سپس قابل انتقال به کامپیوترهای دیگر و یا چاپ شدن را دارا خواهند بود. بالا رفتن سرعت عکاسی با دوربین های دیجیتالی، انقلابی در صنعت عکاسی ایجاد نموده است.

نحوه کار حسگر دوربین های دیجیتالی:

در این بخش نحوه عملکرد حسگرهای دوربین های دیجیتالی را کمی بیشتر توضیح می دهیم. به شکل زیر دقت نمایید:

نحوه کار حسگر دوربین های دیجیتالی

در شکل فوق، در مرحله اول شاتر دوربین در هنگام عکاسی باز می شود و اجازه می دهد تا نور به حسگر دوربین برسد.

در مرحله دوم، نور به حسگر می رسد. حسگر دوربین، شبکه ای از پیکسل ها می باشد که هر یک از آن ها مقدار نوری که به او می رسد را اندازه گیری می کند. نور رسیده به هر پیکسل ترکیبی از سه رنگ قرمز، آبی و سبز می باشد.

هر پیکسل دارای فیلترهای سبز، آبی و قرمز می باشند و هر یک از این فیلترها می توانند مانن آن چه در مرحله ۳ مشاهده می شود، میزان روشنایی رنگ مربوط به خود را در نوری که به آن ها رسیده اندازه گیری نمایند.

اطلاعات به دست آمده از کلیه پیکسل ها سپس به صورت دیجیتال و در نهایت به صورت عکس درخواهند آمد.اولین دوربین دیجیتال مدل در سال ۱۹۷۶ توسط کداک ساخته شده ولی تا سال ۱۹۹۴ که اپل دوربین دیجیتال QT100 خود را عرضه نمود، به صورت همگانی درنیامد.

منبع


 

دوربین دیجیتال چیست؟ قسمت ۱
دوربین دیجیتال چیست؟ قسمت ۲
دوربین دیجیتال چیست؟ قسمت ۳

مسئله چند وزیر یک معمای شطرنجی و ریاضیاتی است که بر اساس آن باید n وزیر شطرنج در یک صفحه n×n شطرنج به‌گونه‌ای قرار داده شوند که هیچ‌یک زیر ضرب دیگری نباشند. با توجه به اینکه وزیر به‌صورت افقی، عمودی و اُریب حرکت می‌کند، باید هر وزیر را در طول، عرض و قطر متفاوتی قرار داد.

اولین و مشهورترین شکل این مسئله معمای هشت وزیر است که برای حل آن باید ۸ وزیر را در یک صفحهً معمولی (۸×۸) شطرنج قرار داد. این مسئله ۹۲ جواب دارد که ۱۲ جواب آن منحصر به‌فرد است یعنی بقیه جواب‌ها از تقارن جواب‌های اصلی به‌دست می‌آید.

مسئله n وزیر در صورتی جواب دارد که n مساوی ۱ یا بیشتر از ۳ باشد. یعنی مسئله دو وزیر و سه وزیر راه حلی ندارند.

تاریخچه

این مسئله در سال ۱۸۴۸ توسط شطرنج بازی به نام Max Bezzel عنوان شد و ریاضی دانان بسیاری ازجمله Gauss و Georg Cantor بر روی این مسئله کار کرده و در نهایت آن را به n وزیر تعمیم دادند. اولین راه حل توسط Franz Nauck در سال ۱۸۵۰ ارائه شد که به همان مسئله n وزیر تعمیم داده شد. پس از آن Gunther راه حلی با استفاده از دترمینان ارائه داد که J.W.L. Glaisher آن را کامل نمود. در سال ۱۹۷۹، Edsger Dijkstra Nauck این مسئله را با استفاده از الگوریتم عقب‌گرد حل کرد.

حل مسئله

هشت وزیر را می‌توان با الگوریتم‌های مختلفی مانند تپه نوردی و روش ارضای محدودیت(csp) حل کرد که در زیر روش ارضای محدودیت را بررسی می‌کنیم. هر وزیری در هر ستونی هدفی دارد که همان مکانش در هرستون می‌شود یک گره .در کد زیر تعریف مکان‌ها را داریم:

Variables: { Q1, Q2, Q3, Q4 }

Domain: { (1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 4) }

Constraints: Alldifferent( Q1, Q2, Q3, Q4 ) and 
for i = 0...n and j = (i+1)...n, k = j-i, Q[i] != Q[j] + k and Q[i] != Q[j] - k

و این الگوریتم که برای جواب هر خانه‌است به دست می‌آید که یک csp است

min-conflicts(csp, max):
initial := complete assignment ;jamiyate avaliye
for 1..max do: ;az 1 .. akharin khane
if initial is a solution: ;if jamiyate tolide javab bod 
return initial ;barmigardanad
var := nextVar() ;da ghire indorat yek motaghair be jelo
value := leastConflicts( var ) ;taeein meghdar
var := value in initial ;gharar dadan meghdar dar motaghair
return failure ;bargash be ebtedaye algoritm

صورت مسئله

هدف از مسئله n وزیر، چیدن n مهره وزیر در یک صفحه شطرنج(n*n) است، به‌طوری‌که هیچ دو وزیری یکدیگر را گارد ندهند، یعنی هیچ دو مهره‌ای نباید در یک سطر، ستون یا قطر یکسان باشند. وزیر در خانه‌های شطرنج به صورت عرضی، طولی و قطری می‌تواند حرکت کند. مسئله n وزیر از جمله مسائل NP در هوش مصنوعی است که روش‌های جستجوی معمولی قادر به حل آن‌ها نخواهد بود

شمردن تعداد جواب‌ها

جدول زیر تعداد راه حل‌ها برای قرار دادن n وزیر بر روی صفحه n × nنشان می‌دهد. هر دو منحصر به فرد و متمایز، برای تعداد ۱-۱۴،۲۴-۲۶ است.

مسئله ی چند وزیر

  • توجه:

حالت شش وزیر جواب‌های کمتری نسبت به پنج وزیر دارد و فرمول صریحی برای یافتن تعداد جواب‌ها وجود ندارد.

روش‌های حل مسئله

الگوریتم عقبگرد

از تکنیک عقبگرد Backtracking برای حل مسائلی استفاده می‌شود که در آن‌ها دنباله‌ای از اشیاء از یک مجموعه مشخص انتخاب می‌شود، به‌طوری‌که این دنباله، ملاکی را در بر می‌گیرد. عقبگرد حالت اصلاح شدهٔ جستجوی عمقی یک درخت است. این الگوریتم همانند جستجوی عمقی است، با این تفاوت که فرزندان یک گره فقط هنگامی ملاقات می‌شوند که گره امید بخش باشد و در آن گره حلی وجود نداشته باشد. با توجه به اینکه هیچ ۲ وزیری نباید همدیگر را گارد کنند و در یک سطر نمی‌توانند باشند، تعداد کل حالت‌ها برای n=۴ برابر ۴*۴*۴*۴=۲۵۶ است. در شطرنج یک وزیر می‌تواند به مهره‌هایی که در خانه‌های عمود یا مورب به وی قرار دارند حمله کند. یا به عبارت ریاضی، اگر ردیفها و ستونهای شطرنج را از یک تا هشت شماره‌گذاری کنیم و وزیر در خانه (i، j) قرار داشته باشد، مهره‌هایی که در خانه‌های (i، m) یا (m، j) یا (i ± m، j ± m) قرار دارند توسط وزیر تهدید می‌شوند.

برای سادگی تشریح این مسئله با استفاده از روش بازگشت به عقب، فرض می‌کنیم که خانه‌های شطرنج ۴x۴ و تعداد وزیرها نیز ۴ باشد. سپس بعد از یافتن راه حل برای این مسئله ساده شده، اقدام به نوشتن الگوریتم برای مسئله اصلی می‌کنیم.

مراحل جستجو برای یافتن جواب را به این صورت دنبال می‌کنیم که: وزیر اول را در ردیف اول و ستون اول قرار می‌دهیم.

در ردیف دوم از اولین ستون به جلو رفته و به دنبال خانه‌ای می‌گردیم که مورد تهدید وزیر اول نباشد و وزیر دوم را در این خانه قرار می‌دهیم.

همانند قبل، در ردیف سوم از اولین ستون به جلو رفته و به دنبال خانه‌ای می‌گردیم که مورد تهدید وزیران اول و دوم نباشد. می‌بینیم که چنین خانه‌ای موجود نیست. پس به عقب یعنی ردیف دوم برگشته و وزیر دوم را به خانه‌ای دیگر از ردیف دوم منتقل می‌کنیم که مورد تهدید وزیر اول نباشد.

دوباره در ردیف سوم اولین خانه‌ای را میابیم که مورد تهدید دو وزیر قبلی نباشد. این بار خانه را می‌یابیم و وزیر سوم را در آن قرار می‌دهیم.

همانند قبل، در ردیف چهارم به دنبال اولین خانه‌ای می‌گردیم که مورد تهدید وزیران پیشین نباشد. چنین خانه‌ای موجود نیست. به ردیف قبل یعنی ردیف سوم باز می‌گردیم تا خانه‌ای دیگر برای وزیر سوم بیابیم. خانه دیگری وجود ندارد. به ردیف قبل یعنی ردیف دوم بر می‌گردیم تا خانه دیگری برای وزیر دوم پیدا کنیم. به آخرین ستون رسیده‌ایم و خانه دیگری نیست. به ردیف قبل یعنی ردیف اول بر می‌گردیم و وزیر اول را یک ستون به جلو می‌بریم.

در ردیف دوم اولین خانه‌ای را میابیم که مورد تهدید وزیر اول نباشد و وزیر دوم را در آن خانه قرار می‌دهیم.

در ردیف سوم اولین خانه‌ای را میابیم که مورد تهدید وزیران اول و دوم نباشد و وزیر سوم را در آن خانه می‌گذاریم.

در ردیف چهارم اولین خانه‌ای را میابیم که مورد تهدید وزیران پیشین نباشد. این بار خانه را می‌یابیم و وزیر چهارم را در آن خانه قرار می‌دهیم.

به یک جواب می‌رسیم. حال اگر فرض کنیم که این خانه جواب نیست و به مسیر خود ادامه دهیم، احتمالاً” می‌توانیم جوابهای دیگری نیز بیابیم.

شبه کد پیاده‌سازی الگوریتم عقبگرد برای مسئله n وزیر

void queens (index i)
{
	index j;
	if (promising(i))
		if (i == n)
			cout << col[1] through col[n];
		else
			for (j = 1; j <= n; j++) {
				col[i + 1] = j;
				queens(i + 1);
			}
}
bool promising (index i)
{
	index k;
	bool Switch;
	k = 1;
	Switch = true ;
	while (k < i && switch) {
		if (col[i] == col[k] || abs(col[i] – col[k] == i - k))
			switch = false;
		k++;
	}
	return Switch;
}

برنامه زبان C به صورت غیر بازگشتی

# include <stdio.h>

int b[8];

inline static int unsafe(int y) {
        int i, t, x;
        x = b[y];
        for (i = 1; i <= y; i++) {
                t = b[y - i];
                if ((t == x) ||
                     (t == x - i) ||
                     (t == x + i)) {
                        return 1;
               }
       }

        return 0;
}

static void putboard(void) {
        static int s = ۰;
        int x, y;
        printf("\n\nSolution #٪i\n", ++s);
        for (y = 0; y < 8; y++) {
                for (x = 0; x < 8; x++) {
                        printf((b[y] == x) ? "|Q": "|_");
               }
                printf("|\n");
       }
}

int main(void) {
        int y = ۰;
        b[۰] = -۱;
        while (y >= ۰) {
                do {
                        b[y]++;
               } while ((b[y] < 8) && unsafe(y));
                if (b[y] < 8) {
                        if (y < 7) {
                                b[++y] = -۱;
                       } else {
                                putboard();
                       }
               } else {
                        y--;
               }
       }

        return 0;
}

برنامه زبان ++C به صورت بازگشتی

  • برنامه زیر برای هشت وزیر نوشته شده‌است با انتخاب اعداد دیگر به جای هشت در define MAXSIZE 8 # می‌توان برای تعداد دیگری وزیر نیز استفاده کرد.
# include <assert.h>
# include <stdio.h>

# define MAXSIZE 8
class EightQueens
{
    int m_size;				
    int m_solution_count;		
    int m_attempt_count;		
    int m_queen[MAXSIZE];		
    bool m_row_inuse[MAXSIZE]; 		
    bool m_diag_rise[MAXSIZE*2];	
    bool m_diag_fall[MAXSIZE*2];	

public:

    EightQueens(int size, bool is_alt) {

	assert(size <= MAXSIZE);

	m_size = size;
	m_solution_count = 0;
	m_attempt_count = 0;

	for (int i = 0; i < m_size; i++) {
	    m_queen[i] = i;
	    m_row_inuse[i] = 0;
	}

	for (int j = 0; j < m_size*2; j++) {
	    m_diag_rise[j] = 0;
	    m_diag_fall[j] = 0;
	}

	if (is_alt) SearchAlt(0);
	else        Search(0);

   }

    int GetSolutionCount() {
	return m_solution_count;
   }

    int GetAttemptCount() {
	return m_attempt_count;
   }

private:

    void SearchAlt(int col){

	if (col == m_size) {
	    m_solution_count++;
	    return;
	}

	for (int row = 0; row < m_size; row++) {
	    m_attempt_count++;
	    if (m_row_inuse[row] == 0 && IsDiagValid(col, row)) {
		m_queen[col] = row;
		m_row_inuse[row] = 1;
		SetDiags(col, 1);
		SearchAlt(col+1);
		SetDiags(col, 0);
		m_row_inuse[row] = 0;
		m_queen[col] = -1;
	   }
	}

   }

    void Search(int col) {
	if (col == m_size) {
	    m_solution_count++;
	    return;
	}

	for (int i = col; i < m_size; i++) {
	    if (SwapQueenIfDiagValid(col, i)) {
		Search(col+1);
		UnSwapQueen(col, i);
	   };
	}
   }

    void SwapQueenBasic(int i, int j) {
	    int hold = m_queen[i];
	    m_queen[i] = m_queen[j];
	    m_queen[j] = hold;
   }

    void SetDiags(int col, int val) {
	assert(m_diag_rise[m_queen[col] + col]!= val);
	       m_diag_rise[m_queen[col] + col] =  val;
	assert(m_diag_fall[m_queen[col] - col + m_size]!= val);
	       m_diag_fall[m_queen[col] - col + m_size] =  val;
   }

    bool IsDiagValid(int col, int row) {
	return (m_diag_rise[row + col] == 0 &&
		m_diag_fall[row - col + m_size] == 0);
   }

    bool SwapQueenIfDiagValid(int i, int j) {
	m_attempt_count++;
	if (IsDiagValid(i, m_queen[j])) {
	    SwapQueenBasic(i, j);
	    SetDiags(i, 1);
            return true;
	}
        return false;
   }

    void UnSwapQueen(int i, int j) {
	SetDiags(i, 0);
	SwapQueenBasic(i, j);
   }

};

void
do_work(bool is_alt)
{
    int size = 8;

    EightQueens puzzle(size, is_alt);
    int soln = puzzle.GetSolutionCount();
    int attempt = puzzle.GetAttemptCount();
    assert(size!= 8 || soln == 92);
    const char* style = is_alt ? "cartesian": "permutation";
    printf("EightQueens[%d] has %d solutions found in %5d attempts using %s search. \n", size, soln, attempt, style);
}

int main()
{
    printf("We should have 92 solutions for 8x8. \n");
    do_work(0);
    do_work(1);
}

انیمیشن روش بازگشتی

 

مسئله چند وزیر

 

الگوریتم مونت کارلو

از الگوریتم مونت کارلو برای برآورد کردن کارایی یک الگوریتم عقبگرد استفاده می‌شود. الگوریتم‌های مونت کارلو، احتمالی هستند، یعنی دستور اجرایی بعدی گاه به‌طور تصادفی تعیین می‌شوند. در الگوریتم قطعی چنین چیزی رخ نمی‌دهد. الگوریتم مونت کارلو مقدار مورد انتظار یک متغیر تصادفی را که روی یک فضای ساده تعریف می‌شود، با استفاده از مقدار میانگین آن روی نمونه تصادفی از فضای ساده بر آورد می‌کند. تضمینی وجود ندارد که این برآورد به مقدار مورد انتظار واقعی نزدیک باشد، ولی احتمال نزدیک شدن آن، با افزایش زمان در دسترس برای الگوریتم، افزایش می‌یابد.

شبه کد پیاده‌سازی الگوریتم مونت کارلو برای الگوریتم عقبگرد مسئله n وزیر

  int ostimate _ n_ queens (int n)
   {
          index i , j , col [1..n];
          int m , mprod , numnodes ;
          set _of_ index  prom _children;
          i = ۰;
          numnodes =۱ ;
          m = ۱;

        mprod  = ۱ ;
        while  (m!= 0 && i!= n) {
        mprod = mprod * m ;
        numnodes  = numnodes + mprod * n;
        i ++;
        m = ۰ ;
        prom_childern  = Ø;
        for (j = 1 ; j ≤ n ; j++;) {
                col [i]  = j ;
                if (promising(i)) {

         m++;
         prom_children = prom _ children U {i};
                }
            }
             if (m!= ۰)  {
                 j = random selection from prom _childeren;
                 col [i];
             }
        }
         return numnodes;
     }

روش مکاشفه‌ای

برای حل این مسئله که دارای ۹۲ جواب است، باید تکنیکهایی جهت کاهش حالات، روش Brute Force یا امتحان تک تک جواب‌ها انجام شود. تعداد همه حالاتی که می‌تواند در روش Brute Force چک شود برابر ۱۶٬۷۷۷٬۲۱۶ یا هشت به توان هشت است! یکی از روش‌های حل این مسئله برای n>=4 یا n=1 استفاده از روش مکاشفه‌ای ( heuristic)است:

۱- عدد n را بر عدد ۱۲ تقسیم کن و باقی‌مانده را یادداشت کن

۲- به ترتیب اعداد زوج ۲ تا n را در لیستی بنویس

۳- اگر باقی‌مانده ۳ یا ۹ بود، عدد ۲ را به انتهای لیست انتقال بده.

۴- به لیست اعداد فرد ۱ تا n را به ترتیب اضافه کن، اما اگر باقی‌مانده ۸ بود اعداد را دو به دو باهم عوض کند (مثلاً ۱و۳و۵و۷و۹ تبدیل به ۳و۱و۷و۵و۹ میشه)

۵- اگر باقی‌مانده ۲ بود جای ۱ و۳ را با هم عوض کن و ۵ را به انتهای لیست ببر.

۶- اگر باقی‌مانده ۳ یا ۹ بود، اعداد ۱ و ۳ را به انتهای لیست ببر.

۷- حال با استفاده از لیست بدست آمده وزیرها در صفحه شطرنج چیده می‌شوند، به‌طوری‌که جای وزیر ستون اول، اولین عدد لیست، جای وزیر ستون دوم، دومین عدد لیست و…

این الگوریتم یک راه حل برای حل این مسئله‌است، برای بدست آوردن همه حالات از روش‌های دیگری می‌توان استفاده کرد. روش حل مسئله ۱۲ راه حل یکتا دارد که با در نظرگیری تقارن و چرخش به ۹۲ حالت قابل تبدیل است.

روش‌های جستجوی محلی

می‌توان به مسئله ۸ وزیر به عنوان یک مسئله بهینه‌سازی نیز نگریست که در آن هدف بهینه کردن تعداد گاردهای جفت وزیرها می‌باشد.

به عنوان مثال فرض کنید در صفحه شطرنج معمولی، ۸ وزیر را به دو روش زیر قرار دهیم:

مسئله ی چند وزیرمسئله ی چند وزیر

در روش چینش سمت چپ ۳ وزیر و در روش چینش سمت راست ۴ وزیر همدیگر را گارد می‌دهند. بنابراین روش چینش قبلی بهینه تر از روش چینش فعلی است. در واقع می‌توان مسئله بهینه‌سازی را به صورت زیر تعریف کرد. فرض کنید S مجموعه همه جواب‌های ممکن برای مسئله باشد. در صورتی S* می‌تواند جواب مسئله باشد که به ازای همه جواب‌های موجود در S، S* بهینه تر از دیگر جواب‌ها باشد. در مسئله ۸ وزیر دیدیم که جوابی بهینه‌است که تعداد گاردهای جفت وزیر آن کمتر باشد.

روش‌های جستجوی محلی همگی حالت‌های همسایه حالت فعلی را برای رسیدن به بهینه‌ترین جواب بررسی می‌کنند. از این رو وجود دو تابع در همه این روش‌های جستجو الزامی است. اولین تابع میزان بهینگی جواب مسئله ارزیابی می‌کند و تابع دوم یکی از حالت‌های همسایه حالت فعلی را انتخاب می‌کند.

نحوه پیاده‌سازی و طراحی الگوریتم برای انتخاب حالت هسایه در این روش‌های جستجو از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. به عنوان مثال برای مسئله ۸ وزیر می‌توان به شکل‌های زیر حالت‌های همسایگی را تولید کرد:

۱) دو وزیر به تصادف انتخاب شده و جای آن دو باهم عوض گردد.

۲) یکی از وزیرها به تصادف انتخاب شده و شماره سطر آن به تصادف تغییر کند.

۳) ویزیری به تصادف انتخاب شده و یک خانه به سمت بالا یا پایین حرکت کند

مسئله چند وزیر قسمت ۱
مسئله چند وزیر قسمت ۲
مسئله چند وزیر قسمت ۳
مسئله چند وزیر قسمت ۴

۱٫A GABOR FILTER TEXTURE ANALYSIS APPROACH FOR HISTOPATHOLOGICAL BRAIN TUMOUR SUBTYPE DISCRIMINATION

Abstract Meningioma brain tumour discrimination is challenging as many histological patterns are mixed between the different subtypes. In clinical practice, dominant patterns are investigated for signs of specific meningioma pathology; however the simple observation could result in inter- and intra-observer variation due to the complexity of the histopathological patterns. Also employing a computerised feature extraction approach applied at a single resolution scale might not suffice in accurately delineating the mixture of histopathological patterns. In this work we propose a novel multiresolution feature extraction approach for characterising the textural properties of the different pathological patterns (i.e. mainly cell nuclei shape, orientation and spatial arrangement within the cytoplasm). The patterns’ textural properties are characterised at various scales and orientations for an improved separability between the different extracted features. The Gabor filter energy output of each magnitude response was combined with four other fixed-resolution texture signatures (2 model-based and 2 statistical-based) with and without cell nuclei segmentation. The highest classification accuracy of 95% was reported when combining the Gabor filters’ energy and the meningioma subimage fractal signature as a feature vector without performing any prior cell nuceli segmentation. This indicates that characterising the cell-nuclei self-similarity properties via Gabor filters can assists in achieving an improved meningioma subtype classification, which can assist in overcoming variations in reported diagnosis.
Keywords – texture analysis, Gabor filter, fractal dimension, meningioma histopathology, brain tumours

فایل PDF – در ۱۴ صفحه- نویسنده : Omar Sultan Al-Kadi

A GABOR FILTER TEXTURE ANALYSIS APPROACH FOR HISTOPATHOLOGICAL BRAIN TUMOUR SUBTYPE DISCRIMINATION

پسورد فایل : behsanandish.com


۲٫A Review Paper on Gabor Filter Algorithm & Its Applications

Abstract— In applications of image analysis and computer vision, Gabor filters have maintained their popularity in feature extraction. The reason behind this is that the resemblance between Gabor filter and receptive field of simple cells in visual cortex. Being successful in applications like face detection, iris recognition, fingerprint matching; where, Gabor feature based processes are amongst the best performers. The Gabor features can be derived by applying signal processing techniques both in time and frequency domain. The models like human preattentive texture perception have been proposed which involves steps like convolution, inhibition and texture boundary detection. Texture features are based on the local power spectrum obtained by a bank of Gabor filters. The concept of sparseness to generate novel contextual multiresolution texture descriptors are described. In this paper we present the detailed study about the Gabor filter and its application.
Index Terms— Gabor filter, Gabor energy, image quality assessment, Gabor features, multiresolution techniques, segmentation, textured images..

فایل PDF – در ۵ صفحه- نویسنده : Neelu Arora , Mrs. G. Sarvani

A Review Paper on Gabor Filter Algorithm & Its Applications

پسورد فایل : behsanandish.com


۳٫Comparison of texture features based on Gabor filters

 

Abstract -The performance of a number of texture feature operators is evaluated. The features are all based on the local spectrum which is obtained by a bank of Gabor filters. The comparison is made using a quantitative method which is based on Fisher’s criterion. It is shown that, in general, the discrimination effectiveness of the features increases with the amount of post-Gabor processing.

فایل PDF – در ۶ صفحه- نویسنده : P. Kruizinga, N. Petkov and S.E. Grigorescu

Comparison of texture features based on Gabor filters

پسورد فایل : behsanandish.com


۴٫Evolutionary Gabor Filter Optimization with Application to Vehicle Detection

 

Abstract—Despite the considerable amount of research work on the application of Gabor filters in pattern classification, their design and selection have been mostly done on a trial and error basis. Existing techniques are either only suitable for a small number of filters or less problem-oriented. A systematic and general evolutionary Gabor filter optimization (EGFO) approach that yields a more optimal, problem-specific, set of filters is proposed in this study. The EGFO approach unifies filter design with filter selection by integrating Genetic Algorithms (GAs) with an incremental clustering approach. Specifically, filter design is performed using GAs, a global optimization approach that encodes the parameters of the Gabor filters in a chromosome and uses genetic operators to optimize them. Filter selection is performed by grouping together filters having similar characteristics (i.e., similar parameters) using incremental clustering in the parameter space. Each group of filters is represented by a single filter whose parameters correspond to the average parameters of the filters in the group. This step eliminates redundant filters, leading to a compact, optimized set of filters. The average filters are evaluated using an application-oriented fitness criterion based on Support Vector Machines (SVMs). To demonstrate the effectiveness of the proposed framework, we have considered the challenging problem of vehicle detection from gray-scale images. Our experimental results illustrate that the set of Gabor filters, specifically optimized for the problem of vehicle detection, yield better performance than using traditional filter banks.

 

فایل PDF – در ۸ صفحه- نویسنده : Zehang Sun, George Bebis and Ronald Miller

Evolutionary Gabor Filter Optimization with Application to Vehicle Detection

پسورد فایل : behsanandish.com


۵٫Expression-Invariant Face Recognition via 3D Face Reconstruction Using Gabor Filter Bank from a 2D Single Image

Abstract— In this paper, a novel method for expression- insensitive face recognition is proposed from only a 2D single image in a gallery including any facial expressions. A 3D Generic Elastic Model (3D GEM) is used to reconstruct a 3D model of each human face in the present database using only a single 2D frontal image with/without facial expressions. Then, the rigid parts of the face are extracted from both the texture and reconstructed depth based on 2D facial land-marks. Afterwards, the Gabor filter bank was applied to the extracted rigid-part of the face to extract the feature vectors from both texture and reconstructed depth images. Finally, by combining 2D and 3D feature vectors, the final feature vectors are generated and classified by the Support Vector Machine (SVM). Favorable outcomes were acquired to handle expression changes on the available image database based on the proposed method compared to several state-of-the-arts in expression-insensitive face recognition.

Keywords—Face recognition; 3D shape recovery; Gesture and Behavior Analysis.

 

فایل PDF – در ۶ صفحه- نویسنده : Ali Moeini, Hossein Moeini, Karim Faez

Expression-Invariant Face Recognition via 3D Face Reconstruction Using Gabor Filter Bank from a 2D Single Image

پسورد فایل : behsanandish.com


۶٫IMAGE RETRIEVAL BASED ON HIERARCHICAL GABOR FILTERS

Content Based Image Retrieval (CBIR) is now a widely investigated issue that aims at allowing users of multimedia information systems to automatically retrieve images coherent with a sample image. A way to achieve this goal is the computation of image features such as the color, texture, shape, and position of objects within images, and the use of those features as query terms. We propose to use Gabor filtration properties in order to find such appropriate features. The article presents multichannel Gabor filtering and a hierarchical image representation. Then a salient (characteristic) point detection algorithm is presented so that texture parameters are computed only in a neighborhood of salient points. We use Gabor texture features as image content descriptors and efficiently emply them to retrieve images.
Keywords: Gabor filters, image retrieval, texture feature extraction, hierarchical representation

فایل PDF – در ۱۰ صفحه- نویسنده : TOMASZ ANDRYSIAK, MICHAŁ CHORA´ S

IMAGE RETRIEVAL BASED ON HIERARCHICAL GABOR FILTERS

پسورد فایل : behsanandish.com


۷٫Iris Recognition Based On Adaptive Gabor Filter

Abstract. Aiming at the problem of multi-category iris recognition, there proposes a method of iris recognition algorithm based on adaptive Gabor filter. Use DE-PSO to adaptive optimize the Gabor filter parameters. DE-PSO is composed of particle swarm optimization and differential evolution algorithm. Use 16 groups of 2D-Gabor filters with different frequencies and directions to process iris images. According to the direction and frequency of maximum response amplitude, transform iris features into 512-bit binary feature encoding. Calculate the Hamming distance of feature code and compare with the classification threshold, determine iris the type of iris. Experiment on a variety of iris databases with multiple Gabor filter algorithms, the results showed that this algorithm has higher recognition rate, the ROC curve is closer to the coordinate axis and the robustness is better, compare with other Gabor filter algorithm.

Keywords: Iris recognition Gabor filter Particle swarm optimization Differential evolutionFeature encodingHamming distance

 

فایل PDF – در ۸ صفحه- نویسنده : Shuai Liu, Yuanning Liu, Xiaodong Zhu, Guang Huo, Jingwei Cui, and Yihao Chen

 

Iris Recognition Based On Adaptive Gabor Filter

پسورد فایل : behsanandish.com


۸٫USE OF GABOR FILTERS FOR TEXTURE CLASSIFICATION OF AIRBORNE IMAGES AND LIDAR DATA

KEY WORDS: Texture analysis, LIDAR, Algorithm, Urban and Vegetation Detection, Automated Classification
ABSTRACT: In this paper, a texture approach is presented for building and vegetation extraction from LIDAR and aerial images. The texture is very important attribute in many image analysis or computer vision applications. The procedures developed for texture problem can be subdivided into four categories: structural approach, statistical approach, model based approach and filter based approach. In this paper, different definitions of texture are described, but complete emphasis is given on filter based methods. Examples of filtering methods are Fourier transform, Gabor and wavelet transforms. Here, Gabor filter is studied and its implementation for texture analysis is explored. This approach is inspired by a multi-channel filtering theory for processing visual information in the human visual system. This theory holds that visual system decomposes the image into a number of filtered images of a specified frequency, amplitude and orientation.  The main objective of the article is to use Gabor filters for automatic urban object and tree detection. The first step is a definition of Gabor filter parameters: frequency, standard deviation and orientation. By varying these parameters, a filter bank is obtained that covers the frequency domain almost completely. These filters are used to aerial images and LIDAR data. The filtered images that possess  a significant information about analyzed objects are selected, and the rest are discarded.  Then, an energy measure is defined on the filtered images in order to compute different texture features. The Gabor features are used to image segmentation using thresholding.  The tests were performed using set of images containing very different landscapes: urban area and vegetation of varying configurations, sizes and shapes of objects. The performed studies revealed that textural algorithms have the ability to detect buildings and trees. This article is the attempt to use texture methods also to LIDAR data, resampling into regular grid cells. The obtained preliminary results are interesting.

 

فایل PDF – در ۱۲ صفحه- نویسنده : Urszula Marmol


USE OF GABOR FILTERS FOR TEXTURE CLASSIFICATION OF AIRBORNE IMAGES AND LIDAR DATA

پسورد فایل : behsanandish.com

 

۱– Behavioral- خصوصیات رفتاری

چندین تکنیک رفتاری برای تایید هویت وجود دارد که به اختصار به آن ها اشاره می کنیم.

۱-۱ تایید امضاخصوصیات رفتاری

بررسی خودکار امضاء تعمیمی از یک پروسه آشناست. در حالیکه اپراتور انسانی شکل نهایی امضاء را بررسی میکند، بیشتر شکلهای خودکار تایید امضاء، تاکید بیشتری روی حرکتهای پروسه امضا کردن دارند. سرعت نسبی که خطها کشیده می شود و فشار وارده، سیستم را قادر میسازد که سنجشهای انجام شده را بین امضاها حتی جایی که محیط کاملا متفاوت است, مقایسه کند و بیشتر تلاشها برای جعل امضا را با شکست مواجه کندالگوی مرجع امضا معمولا ۱ کیلو بایت است که این حجم کم دیتا این تکنیک را برای استفاده آنلاین یا بهمراه کارت هوشمند مناسب میسازد. یک فایده جانبی بیشتر سیستمهای تایید امضا این است که با ثبت امضاء بعنوان اثبات تراکنش صورت گرفته، باعث کم شدن سیستمهای برپایه کاغذ می شود و احتیاج به مستندسازی کاغذی را مرتفع می کند.

۲-۱ الگو و دینامیک تایپ کلید

روشی که یک نفر با صفحه کلید تایپ می کند با امضا کردن تشابهاتی دارد. الگو های تایپیست های ماهر تقریبا خیلی زود از الگوهای تایپ کردنشان تشخیص داده می شود. پیاده سازی های فعلی به دلیل مشکلات یکسان نبودن صفحه کلیدها و تاخیرهای نرم افزار سیستم به آزمایشگاه محدود هستند. از طرف دیگر، هزینه اضافی پایین و عملیات شفاف, این روش را به یک تکنیک بسیار جذاب برای کاربردهایی مثل محافظت کردن از تعداد کمی از کاربرهای با الویت بالا در سیستم کامپیوتری، تبدیل می کند.

۱-۳ تشخیص صدا

سیستم های تشخیص صدا به راحتی توسط مشتریان پذیرفته می شود، اما متاسفانه هنوز به سطح کارایی که مورد نیاز بیشتر محیط های تجاری هستند، نرسیده اند. استفاده از تشخیص صدا اجازه بررسی بیش از یک مورد را می دهد: سیستم می تواند تست کند که چه چیز گفته می شود به علاوه این که چگونه گفته می شود. در بعضی از محیط ها پیاده سازی این سیستم هزینه خیلی کمی دارد. تشخیص صدا شاخه ای از فناوری پردازش صوت است که کاربردهای بسیار وسیع تری در زمینه های دیگر، به خصوص در سیستم های تلفنی دیجیتالی و کنفرانس تصویری دارد. نکته جالب توجه این است که مشخصاتی از صدا که توسط این سیستم ها سنجیده می شود با آن هایی که یک انسان شنونده توجه می کند، تفاوت دارند، در حالی که شخصی که با تقلید صدا می خواهد خود را جای شخص دیگر نشان بده، روی مشخصات انسانی تمرکز می کند.

۲– Physiometric – خصوصیات فیزیکی

سنجش اعضا بدن از قدیمی ترین روش های تشخیص هویت است که با پیشرفت فناوری به تنوع آن افزوده شده است.

۱-۲ اثر انگشت

این روش قدیمی ترین روش آزمایش تشخیص هویت از راه دور است. اگرچه قبلا اثر انگشت تنها در زمینه جرم قابل بحث بود، تحقیقات در بسیاری کشورها سطحی از پذیرش را نشان می دهد که به این روش اجازه استفاده در برنامه های عمومی می دهد. سیستم ها می توانند جزئیاتی از اثر انگشت (نقاطی مانند تقاطعها یا کناره های برجستگی ها) یا کل تصویر را بگیرند. الگوهای مرجع که برای حفظ این جزئیات به کار می رود در حدود۱۰۰ بایت هستند که در مقایسه با تصویر کاملی که از اثر انگشت با حجم ۵۰۰ تا ۱۵۰۰ بایت میباشد, بسیار کوچک تر هستنددر برنامه های عمومی مشکلاتی در ثبات وجود دارد. بعضی کارگران و افراد سیگاری اغلب انگشتانی دارند که تحلیل اثر انگشت آنان مشکل است. با این وجود، طرح های بلند مدت و موفق زیادی در استفاده از اثر انگشت وجود داشته استدر حال حاضر اثر انگشت خوان های زیادی در بسیاری از کشور های دنیا وجود دارند که به همراه بعضی کارتخوان ها استفاده می شود. اگرچه در حال حاضر قیمت آن ها چندان پایین نیست اما میزان عرضه آنان در فروشگاه های کامپیوتر عادی باعث افت سریع قیمت آنان خواهد شد.

۲-۲ هندسه دست

هندسه دست امتیاز بالایی در راحتی استفاده بدلیل بزرگ بودن کسب میکند و میتواند با استفاده از سیستم راهنما در جای ثابتی قرار بگیرد. دست توسط مجموعه ای برجستگیهای مشخص به موقعیت صحیح برای اسکن شدن هدایت می شود و تصویر توسط یک دوربین CCD گرفته می شود.الگوی مرجع میتواند از نظر حجم خیلی کوچک باشد. (محصولی که بیشترین وسعت استفاده تجاری را در حال حاضر دارد تنها از ۹ بایت استفاده می کند). اگرچه تغییرات روزانه مانند کثیفی روی کارایی آن تاثیر ندارد اما سنجش می تواند بوسیله جراحت یا افزایش سن تاثیر بپذیرد و اگر الگو مرتبا نتواند بروز شود، عملیات ثبت مجدد در هر زمانی لازم است.

۳-۲ اسکن شبکیه

اسکنرهای شبکیه مشخصات الگوهای رگ های خونی روی شبکیه را با استفاده از لیزر مادون قرمز کم قدرت و دوربین می سنجند. در این روش، برای بدست آوردن یک تصویر متمرکز, چشم باید نزدیک دوربین قرار بگیرد. الگوهای مرجع بسیار کوچک هستند (۳۵ بایت در بیشتر سیستمهای تجاری معمول). تحقیقات پزشکی اخیر نشان داده است که مشخصات شبکیه برخلاف آنچه در گذشته تصور می شد، پایدار نیست و توسط بعضی بیماری ها که حتی ممکن است خود شخص مطلع نباشد تغییر می کنند. بسیاری از افراد نگران قرار دادن چشم خود درتماس نزدیک با منبع نور هستند. به همین دلیل، این روش جای خود را به اسکن عنبیه داده است.

۴-۲ اسکن عنبیه

اسکنرهای عنبیه رگه‌های موجود در عنبیه چشم را مورد سنجش قرار می دهند. این تکنیک به عنوان نتیجه ای از تعداد زیادی از ویژگی ها، سطح بالایی از تفاوت را به وجود می آورد و نسبت به گذشت زمان پایداری بالایی داردکاربر باید از فاصله ۳۰ سانتیمتری یا بیشتر برای چند ثانیه به دوربین نگاه کند. سیستم با عینک و لنزهای تماسی کاربران تطابق دارد، هرچند که سنسور باید طوری قرار بگیرد یا تغییر کند که برای کابران با قدهای متفاوت و آن هایی که روی صندلی چرخدار قرار دارند، مناسب باشداسکن عنبیه از تمام مواردی که شرح داده شد، جدیدتر است.  از نظر نظری، هر بخش از ساختمان بدن انسان می تواند در زیست سنجی قابل استفاده قرار گیرد. اما طرح های تجاری روی آن هایی تمرکز شده است که به راحتی سنجیده می شود و از طرف جامعه آسان تر پذیرفته می شود. گاهی لازم است بررسی شود که سنجش برروی یک شخص زنده انجام می شود تا یک کپی. یک روش که مستقیما از خصوصیات زنده استفاده می کند اسکن سیاهرگ است. موقعیت سیاهرگ از طریق جریان خون گرم سنجیده می شود. تشخیص های مربوط به صورت تکنیکی که بیشتر توسط انسان ها استفاده می شود. یک زیست سنجی قابل دوام است، مخصوصا جایی که دوربین ها از قبل استفاده می شود و جایی که بررسی کلی، همه آن چیزی است که مورد نیاز است. ویژگی های مشخص یا نقاط برجسته سنجیده برای ایجاد الگوی مرجع استفاده می شودآخرین زیست سنجی مربوط به تحلیل DNA است. به هر حال، با اطمینان می توان گفت که هنوز خیلی سال مانده است تا این روش در بررسی هویت در فروشگاه های عادی یا هنگام سوار شدن به اتوبوس مورد استفاده قرار گیرد.

زیست سنجی و کارت ها

بعضی تکنیک های شناسایی، به ویژه کلمات عبور، استثنائا برای پیاده سازی در سیستم توزیع شده مناسب سازی شده اند. آن ها کمترین حجم ذخیره سازی و پردازش را دارند، اما همچنان که دیدیم، به عنوان ابزار چندان امنی شناخته نمی شودبه هرحال احتیاجات فضای ذخیره سازی یک عامل محدودکننده است. بیشتر الگوهای مرجع به ۴۰ تا ۱۵۰۰ بایت برای ذخیره شدن احتیاج دارند. الگوهای مرجع کوچک تر می توانند روی کارت های مغناطیسی یا بارکدها ذخیره شوند. برای الگوهای بزرگ تر می توان از بارکدهای دو بعدی یا هلوگرام ها استفاده کرد، اما تقریبا هر جایی که ذخیره امن مورد نیاز است راضی کننده ترین پاسخ استفاده از کارت هوشمند استکارت ها ابزار مناسبی برای ترکیب زیست سنجی ها هستند. اگر دو یا سه عامل زیست سنجی روی کارت ذخیره شوند، اشتباهات در عدم تایید افراد ذینفع به حداقل می رسد یا همان کارت می تواند در محیط های متفاوت مورد استفاده قرار گیرد: تشخیص صدا برای سیستم تلفن، اثرانگشت برای کار با کامپیوتر و یک PIN برای خرید و فروش. استفاده از چنین زیست سنجی های لایه بندی شده ای امروزه در حال آغاز در تجارت هستند.

تشخیص هویت زیست سنجی و بیومتریک قسمت ۱
تشخیص هویت زیست سنجی و بیومتریک قسمت ۲
تشخیص هویت زیست سنجی و بیومتریک قسمت ۳
تشخیص هویت زیست سنجی و بیومتریک قسمت ۴
تشخیص هویت زیست سنجی و بیومتریک قسمت ۵

 

فیلتر گابور یک فیلتر خطی است که در کاربردهای مختلفی دارد و در پردازش تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان نمونه، از این فیلتر در لبه‌یابی، استخراج ویژگی و غیره استفاده شده است. بسیاری معتقدند که استخراج ویژگی در گابور مشابه با استخراج ویژگی مغز انسان از تصاویر دریافتی چشم است. به همین خاطر با وجود قدیمی بودن این فیلتر و همچنین کمی زمانبر بودن، هیچ گاه اهمیت خود را از دست نداد و همواره مطالعات و روش‌های زیادی مبتنی بر آن در پردازش تصویر و بینایی ماشین ارایه شده است. فیلتر گابور مبتنی بر دو پارامتر مقیاس و چرخش تعریف می‌شود. با استفاده از مقیاس‌ها و چرخش‌های مختلف تعدادی بانک فیلتر تشکیل می‌شود که از این بانک فیلترها برای استخراج ویژگی در تصویر و یا سایر کاربردها استفاده می‌شود. در تصویر زیر نمونه‌ای از بانک فیلترها در ۵ مقیاس و ۸ چرخش را مشاهده می‌نمایید. با توجه به اینکه ساخت این بانک فیلترها و به دلیل بالا بودن تعداد آن‎‌ها، فیلتر گابور کمی زمانبر محسوب می‌شود، بنابراین کدنویسی بهینه آن بسیار مهم است. در این پست کدهایی از فیلتر گابور را برای شما قرار داده‌ایم که به دلیل عدم استفاده از حلقه‌های for در کدنویسی از سرعت بسیار بالا برخوردار است و همچنین کاملا دقیق پیاده‌سازی شده و می‌توانید با اطمینان از این کدها در پروژه‌های خود بهره ببرید. برای دانلود روی لینک زیر کلیک کنید.

 

Gabor filter in Matlab

Gabor Bank Filters

منبع


هم چنین برای دریافت کد های کاملتر همراه با کد GLCM بر روی لینک زیر کلیک کنید: 

Gabor filter in matlab with GLCM

تهیه کنندگان: فردین میرزاپور – حسن قاسمیان

رمز فایل : behsanandish.com