پردازش تصویر یا همون Image Processing یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتره. تصور کن یه تصویر دیجیتال داری و می‌خوای از دلش اطلاعات مفید بیرون بکشی یا کیفیتش رو بهتر کنی — این دقیقاً همون کاریه که پردازش تصویر انجام می‌ده. این د...
آشنایی با دوره رایگان پردازش تصویر
پردازش تصویر یا همون Image Processing یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتره. تصور کن یه تصویر دیجیتال داری و می‌خوای از دلش اطلاعات مفید بیرون بکشی یا کیفیتش رو بهتر کنی — این دقیقاً همون کاریه که پردازش تصویر انجام می‌ده. این دوره به‌صورت کاملاً رایگان در دسترس علاقه‌مندان قرار گرفته و فرصت خوبیه برای شروع مسیر یادگیری در این حوزه.
به زبان ساده‌تر، پردازش تصویر دیجیتال نوعی پردازش سیگنال محسوب می‌شه که ورودیش یه تصویره (مثل یه عکس یا فریم ویدیو) و خروجیش می‌تونه خود تصویر بهبودیافته یا ویژگی‌های استخراج‌شده از اون باشه. معمولاً در این سیستم‌ها با تصاویر به‌عنوان سیگنال‌های دوبعدی کار می‌کنن و روش‌های پردازش سیگنال رو روی‌شون اعمال می‌کنن.
یه نگاه کلی به مشخصات دوره
عنوان دوره: آموزش رایگان پردازش تصویر
مدرس: ارائه‌شده توسط تیم مکتب‌خونه
محل ضبط: دانشگاه علم و صنعت، دانشکده مهندسی کامپیوتر
تعداد جلسات: ۲۹ جلسه
مدت زمان کل: حدود ۳۶ ساعت محتوای ویدیویی
سطح: از مقدماتی تا پیشرفته
هزینه: کاملاً رایگان 🎓
چرا این دوره ارزش وقت گذاشتن داره؟
پردازش تصویر یکی از دروس پایه‌ای و کاربردی هوش مصنوعیه. هر جایی که چشم انسان می‌تونه کاری انجام بده، بینایی کامپیوتر هم می‌تونه وارد بشه — از تشخیص پزشکی و سنجش از دور تا خودران‌ها و بازرسی صنعتی. این دوره رایگان بهت کمک می‌کنه پایه‌های محکمی در این زمینه بسازی.
تو این دوره چی یاد می‌گیری؟
سرفصل‌های دوره یه مسیر منطقی رو طی می‌کنن؛ از مفاهیم پایه شروع می‌شه و کم‌کم به مباحث پیشرفته‌تر می‌رسه:
دسته‌بندی تصویر و مهندسی ویژگی (توصیفگرهای هندسی، رنگی و بافتی مثل LBP)
یادگیری ویژگی با شبکه‌های کانولوشنی (VGG و ResNet)
ناحیه‌بندی معنایی با شبکه‌هایی مثل UNet
تشخیص اشیاء با RCNN، YOLO و RetinaNet
مدل‌های مولد و تولید تصویر با GAN
محتوای تفصیلی دوره
شماره
عنوان فصل
تعداد جلسات
مدت زمان
۱
مقدمه
۱ جلسه
۰۱:۱۱ ساعت
۲
تشکیل تصویر
۱ جلسه
۰۱:۰۹ ساعت
۳
پردازش تصویر در حوزه مکان
۳ جلسه
۰۳:۴۴ ساعت
۴
تبدیل‌های تصویر
۴ جلسه
۰۴:۵۳ ساعت
۵
فشرده‌سازی تصویر
۳ جلسه
۰۳:۳۱ ساعت
۶
بازیابی تصویر
۱ جلسه
۰۱:۱۱ ساعت
۷
استخراج شکل
۲ جلسه
۰۲:۳۱ ساعت
۸
ناحیه‌بندی تصویر
۱ جلسه
۰۱:۰۰ ساعت
۹
پردازش‌های مورفولوژی
۲ جلسه
۰۲:۳۳ ساعت
۱۰
دسته‌بندی تصویر
۵ جلسه
۰۶:۳۶ ساعت
۱۱
ناحیه‌بندی معنایی
۱ جلسه
۰۰:۵۹ ساعت
۱۲
تشخیص اشیاء
۴ جلسه
۰۴:۵۴ ساعت
۱۳
مدل‌های مولد
۱ جلسه
۰۱:۲۸ ساعت
تصویر از منظر فنی چطور ذخیره می‌شه؟
از نظر مفهومی، یه تصویر در ساده‌ترین شکلش یه تابع دوبعدی f(x,y) هست که هر جفت مختصات رو به یه عدد صحیح نگاشت می‌کنه. هر نقطه در تصویر یه پیکسل (یا pel، یعنی عنصر تصویر) نامیده می‌شه. تصاویر می‌تونن چندین کانال داشته باشن — مثلاً تصاویر RGB رنگی که هر رنگ با سه کانال قرمز، سبز و آبی نمایش داده می‌شه. برای یه تصویر RGB، هر پیکسل در مختصات (x,y) رو می‌شه با سه‌تایی (r, g, b) نشون داد.
برای پردازش در کامپیوتر، تصویر باید هم از نظر فضایی و هم از نظر دامنه دیجیتالی بشه. عددی شدن مختصات مکانی رو نمونه‌برداری تصویر می‌گن و دیجیتالی شدن دامنه رو کوانتیزاسیون سطح خاکستری. مقدار پیکسل معمولاً به‌صورت عدد صحیح بین ۰ تا ۲۵۵ یا عدد اعشاری بین ۰ تا ۱ ذخیره می‌شه. تصاویر در قالب فایل‌های مختلفی ذخیره می‌شن و هر فایل معمولاً شامل متادیتا و داده‌هاییه که به‌صورت آرایه‌های چندبعدی استخراج می‌شن.
پردازش تصویر در عمل چطور کار می‌کنه؟
پردازش تصویر دیجیتال به کامپیوترهایی نیاز داره که تصاویر رو به شکل دیجیتال تبدیل کنن و بعد پردازششون کنن. یعنی یه سری عملیات عددی روی تصویر انجام می‌شه تا به نتیجه مطلوب برسیم — چه فشرده‌سازی باشه، چه بهبود وضوح، چه دسته‌بندی خودکار.
نکته جالب اینجاست که برخلاف دوربین‌های آنالوگ قدیمی، دوربین‌های دیجیتال پیکسل‌های هم‌رنگ ندارن. کامپیوتر می‌تونه تفاوت رنگ‌ها رو با بررسی رنگ، اشباع و روشنایی تشخیص بده و بعد داده‌ها رو با فرآیندی به اسم مقیاس خاکستری (grayscaling) پردازش کنه. این کار باعث می‌شه حجم داده‌ها کمتر و پردازش سریع‌تر بشه.
انواع پردازش تصویر
پردازش تصویر به دو دسته اصلی تقسیم می‌شه:
پردازش تصویر آنالوگ: برای نسخه‌های چاپی مثل عکس و چاپ استفاده می‌شه و تحلیلگرها با تفسیر بصری کار می‌کنن.
پردازش تصویر دیجیتال: شامل دست‌کاری و تحلیل تصاویر دیجیتاله و علاوه بر بهبود و رمزگذاری، امکان استخراج اطلاعات مفید و ذخیره در فرمت
پردازش تصویر را رایگان یاد بگیرید و وارد دنیای هوش مصنوعی شوید.
