آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مقدماتی‌ترین مفاهیم تصویر دیجیتال تا پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های پردازش تصویر، گام به گام پیش ببرد. تمرکز بر پیاده‌سازی عملی با زبان C، یادگیری شما را عمیق‌تر و ماندگارتر خواهد کرد:

• مبانی تصویر دیجیتال: درک پیکسل، رزولوشن، عمق رنگ، فرمت‌های تصویری مختلف (BMP, JPEG, PNG) و نحوه ذخیره‌سازی آن‌ها در حافظه.
• عملیات نقطه‌ای (Point Operations): تغییرات روشنایی، کنتراست، گاما، معکوس‌سازی و اعمال توابع تبدیل روی مقادیر پیکسل‌ها.
• فیلترهای مکانی (Spatial Filters): پیاده‌سازی فیلترهای هموارسازی (Smoothing) مانند میانگین و گاوسی برای کاهش نویز، و فیلترهای تیزکننده (Sharpening) برای افزایش وضوح لبه‌ها.
• هیستوگرام و همسان‌سازی آن: تحلیل توزیع شدت پیکسل‌ها و تکنیک‌های بهبود کنتراست تصویر با استفاده از هیستوگرام.
• تبدیلات هندسی (Geometric Transformations): عملیات تغییر اندازه (Scaling)، چرخش (Rotation)، انتقال (Translation) و برش (Cropping) تصاویر.
• فضاهای رنگی و تبدیلات آنها: آشنایی با مدل‌های رنگی RGB, HSV, CMYK و نحوه تبدیل بین آنها برای کاربردهای مختلف.
• آشکارسازی لبه (Edge Detection): پیاده‌سازی الگوریتم‌های معروف مانند سوبل (Sobel)، پرویت (Prewitt)، رابرتز (Roberts) و کنی (Canny) برای شناسایی مرزها در تصاویر.
• پردازش تصویر در حوزه فرکانس (Frequency Domain): درک تبدیل فوریه (Fourier Transform)، پیاده‌سازی فیلترهای فرکانسی و تحلیل طیف فرکانسی تصاویر.
• تقطیع تصویر (Image Segmentation): روش‌های مختلف برای تقسیم‌بندی تصویر به نواحی معنایی، از جمله آستانه‌گذاری (Thresholding)، رشد ناحیه (Region Growing) و K-Means.
• مورفولوژی تصویر (Image Morphology): عملیات پایه‌ای مانند فرسایش (Erosion)، انبساط (Dilation)، باز کردن (Opening) و بستن (Closing) برای تحلیل شکل اشیاء در تصاویر.
• استخراج ویژگی (Feature Extraction): معرفی و پیاده‌سازی تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های کلیدی از تصاویر برای کاربردهای بینایی ماشین.
• ساخت پروژه‌های عملی: در طول دوره، با انجام پروژه‌های کوچک و بزرگ، مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌ها تقویت خواهید کرد.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره آموزشی جامع، مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت که نه تنها دانش نظری شما را افزایش می‌دهد، بلکه مهارت‌های عملی و کاربردی شما را نیز به طور چشمگیری تقویت می‌کند:

• تسلط عمیق بر مبانی: شما نه تنها با نحوه استفاده از کتابخانه‌ها، بلکه با چگونگی کارکرد داخلی الگوریتم‌های پردازش تصویر آشنا خواهید شد.
• قدرت پیاده‌سازی از پایه: توانایی نوشتن کدهای کارآمد و بهینه با C برای حل مسائل پردازش تصویر.
• افزایش اعتماد به نفس برنامه‌نویسی: تقویت مهارت‌های حل مسئله و طراحی الگوریتم با چالش‌های عملی.
• آمادگی برای بازار کار: دانش کسب شده شما را برای فرصت‌های شغلی در حوزه‌های بینایی ماشین، هوش مصنوعی، روباتیک، توسعه بازی و گرافیک کامپیوتری آماده می‌سازد.
• پایه‌ای محکم برای یادگیری پیشرفته: با درک قوی از C و پردازش تصویر، مسیر یادگیری موضوعات پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در این حوزه برای شما هموارتر خواهد شد.
• درک عملکرد نرم‌افزارهای تجاری: قادر خواهید بود تا ابزارهای پیشرفته پردازش تصویر را بهتر تحلیل کرده و حتی عملکرد آن‌ها را شخصی‌سازی کنید.

پیش‌نیازهای دوره

برای کسب حداکثر بهره‌وری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی کامل با زبان برنامه‌نویسی C: تسلط بر مفاهیم پایه‌ای مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع، آرایه‌ها، ساختارها، و به خصوص اشاره‌گرها بسیار حیاتی است. این دوره به آموزش C از پایه نمی‌پردازد، بلکه بر پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با C تمرکز دارد.
• دانش پایه ریاضیات: آشنایی مقدماتی با مفاهیم جبر خطی (مانند ماتریس‌ها و عملیات برداری) و حساب دیفرانسیل و انتگرال (در حد نیاز برای درک توابع و مشتقات) مفید خواهد بود.
• آشنایی با ساختمان داده‌ها: درک مفاهیمی مانند آرایه‌ها و ماتریس‌ها که برای نمایش تصاویر به کار می‌روند، الزامی است.
• منطق برنامه‌نویسی و حل مسئله: توانایی تفکر الگوریتمی و تجزیه مسائل به گام‌های کوچک‌تر.

بخش‌های اصلی دوره و ساختار آن

این دوره به صورت ماژولار و ساختار یافته ارائه می‌شود تا یادگیری را برای شما آسان‌تر کند. هر بخش شامل توضیحات نظری، پیاده‌سازی عملی با C و تمرین‌های کاربردی است:

• بخش ۱: مقدمات و تعاریف پایه پردازش تصویر

  معرفی کلی، تاریخچه، کاربردها، انواع تصاویر (باینری، خاکستری، رنگی)، مدل‌های رنگی، نحوه نمایش تصویر در حافظه، و ابزارهای اولیه C برای کار با فایل‌های تصویری.

• بخش ۲: بهبود تصویر در حوزه مکان

  این بخش به عملیات پیکسل به پیکسل، تبدیل‌های روشنایی و کنتراست، هیستوگرام و همسان‌سازی آن، و همچنین فیلترهای مکانی برای کاهش نویز و افزایش وضوح می‌پردازد.

• بخش ۳: تبدیلات رنگی و فضاهای رنگی پیشرفته

  بررسی عمیق‌تر مدل‌های رنگی مختلف و کاربرد هر یک، به همراه پیاده‌سازی تبدیلات بین آنها.

• بخش ۴: آشکارسازی لبه و تشخیص ویژگی‌های هندسی

  مرور بر اپراتورهای گرادیان، لاپلاسین، و روش‌های پیشرفته‌تر مانند کنی برای شناسایی دقیق لبه‌ها و گوشه‌ها در تصاویر.

• بخش ۵: پردازش تصویر در حوزه فرکانس

  آموزش تبدیل فوریه، درک طیف فرکانسی تصویر، و طراحی و پیاده‌سازی فیلترهای بالاگذر و پایین‌گذر در حوزه فرکانس.

• بخش ۶: تقطیع تصویر و مورفولوژی

  آموزش روش‌های مختلف تقسیم‌بندی تصویر به مناطق معنایی (مانند آستانه‌گذاری و رشد ناحیه) و عملیات مورفولوژیکی برای تحلیل و دستکاری اشکال در تصاویر باینری.

• بخش ۷: بازسازی و فشرده‌سازی مقدماتی

  آشنایی با مفاهیم پایه‌ای بازسازی تصویر از داده‌های ناقص و اصول اولیه فشرده‌سازی تصویر (مانند فشرده‌سازی بدون اتلاف و با اتلاف).

• بخش ۸: پروژه‌های عملی و کاربردی نهایی

  در این بخش، دانش کسب شده در قالب پروژه‌های عملی و جامع، پیاده‌سازی می‌شود که به شما امکان می‌دهد تمام مفاهیم را در کنار هم به کار بگیرید.

چرا زبان C برای پردازش تصویر؟

شاید این سوال برایتان پیش آمده باشد که در عصر زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا و کتابخانه‌های قدرتمند پایتون، چرا باید پردازش تصویر را با C آموخت؟ دلایل متعددی برای این انتخاب وجود دارد:

• کارایی و سرعت بالا: زبان C به دلیل نزدیک بودن به سخت‌افزار و کنترل دقیق حافظه، امکان پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با بالاترین سرعت پردازش را فراهم می‌کند. این امر در پردازش حجم زیادی از داده‌های تصویری یا سیستم‌های زمان واقعی حیاتی است.
• درک عمیق‌تر: کار با C شما را مجبور می‌کند که به جزئیات نحوه عملکرد الگوریتم‌ها، مدیریت حافظه و ساختارهای داده‌ای که زیربنای کتابخانه‌های سطح بالا هستند، توجه کنید. این درک بنیادین، شما را به یک توسعه‌دهنده پردازش تصویر تواناتر تبدیل می‌کند.
• پایه و اساس کتابخانه‌ها: بسیاری از کتابخانه‌های مشهور پردازش تصویر مانند OpenCV، هسته اصلی خود را با C++ (که از C مشتق شده است) پیاده‌سازی کرده‌اند. درک C به شما کمک می‌کند تا این کتابخانه‌ها را بهتر درک کرده و حتی به توسعه آنها کمک کنید.
• مناسب برای سیستم‌های امبدد: در بسیاری از سیستم‌های بینایی ماشین که روی سخت‌افزارهای محدود (مانند دوربین‌های هوشمند یا سیستم‌های رباتیک) اجرا می‌شوند، C به دلیل مصرف کم منابع، انتخاب ارجح است.
• کنترل پایین‌سطح: C به شما امکان می‌دهد تا مستقیماً با بیت‌ها و بایت‌های تصویر کار کنید، که برای بهینه‌سازی‌های خاص یا پیاده‌سازی الگوریتم‌های نوآورانه ضروری است.

کاربردهای عملی و مثال‌ها

دانشی که در این دوره کسب می‌کنید، شما را قادر می‌سازد تا کاربردهای عملی و الهام‌بخش بسیاری را پیاده‌سازی کنید:

• ساخت یک نرم‌افزار ساده ویرایشگر تصویر که بتواند فیلترهای مختلف (مثل گوسی، نویززدایی، و تشخیص لبه) را روی عکس‌ها اعمال کند.
• پیاده‌سازی یک سیستم پایه برای شناسایی الگوهای ساده یا اشیاء خاص در تصاویر.
• توسعه ابزارهایی برای بهبود کیفیت تصاویر پزشکی، مانند افزایش وضوح تصاویر رادیولوژی.
• فشرده‌سازی تصاویر و درک مبانی الگوریتم‌های فشرده‌سازی رایج مانند JPEG.
• کمک به ساخت سیستم‌های بینایی ماشین برای ربات‌ها یا دستگاه‌های هوشمند.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص چهره یا شناسایی شماره پلاک در مقیاس کوچک.

این دوره نه تنها یک آموزش نظری است، بلکه با تاکید بر پیاده‌سازی عملی و حل مسئله، شما را به یک متخصص واقعی در زمینه پردازش تصویر دیجیتال با C تبدیل خواهد کرد.