Charakteristische Reaktion der linearen Filterung Taschenrechner

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Intensitätstransformation

Grundlagen digitaler Bilder

✖Filterkoeffizienten beziehen sich auf die numerischen Werte, die den Elementen einer Filtermatrix zugewiesen sind.ⓘ Filterkoeffizienten [w_k]			+10% -10%
✖Entsprechende Bildintensitäten von Filtern beziehen sich auf die Pixelwerte in einem Bild, die während der Faltung mit den Koeffizienten eines Filters multipliziert werden.ⓘ Entsprechende Bildintensitäten des Filters [z_k]			+10% -10%

✖Die charakteristische Reaktion der linearen Filterung bezieht sich auf das Verhalten eines linearen Filters bei Anwendung auf verschiedene Arten von Eingangssignalen oder Bildern.ⓘ Charakteristische Reaktion der linearen Filterung [R]

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Formel

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Charakteristische Reaktion der linearen Filterung

Formel

`"R" = sum(x,1,9,"w"_{"k"}*"z"_{"k"})`

Beispiel

`"648"=sum(x,1,9,"8"*"9")`

Taschenrechner

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Charakteristische Reaktion der linearen Filterung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung = sum(x,1,9,Filterkoeffizienten*Entsprechende Bildintensitäten des Filters)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)
Diese formel verwendet 1 Funktionen, 3 Variablen

Verwendete Funktionen

sum - Die Summations- oder Sigma-Notation (∑) ist eine Methode, mit der eine lange Summe prägnant geschrieben werden kann., sum(i, from, to, expr)

Verwendete Variablen

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung - Die charakteristische Reaktion der linearen Filterung bezieht sich auf das Verhalten eines linearen Filters bei Anwendung auf verschiedene Arten von Eingangssignalen oder Bildern.
Filterkoeffizienten - Filterkoeffizienten beziehen sich auf die numerischen Werte, die den Elementen einer Filtermatrix zugewiesen sind.
Entsprechende Bildintensitäten des Filters - Entsprechende Bildintensitäten von Filtern beziehen sich auf die Pixelwerte in einem Bild, die während der Faltung mit den Koeffizienten eines Filters multipliziert werden.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Filterkoeffizienten: 8 --> Keine Konvertierung erforderlich
Entsprechende Bildintensitäten des Filters: 9 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

R = sum(x,1,9,w_k*z_k) --> sum(x,1,9,8*9)

Auswerten ... ...

R = 648

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

648 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

648 <-- Charakteristische Reaktion der linearen Filterung

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Credits

Erstellt von Zaheer Scheich

Seshadri Rao Gudlavalleru Ingenieurschule (SRGEC), Gudlavalleru

Zaheer Scheich hat diesen Rechner und 10+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Dipanjona Mallick

Heritage Institute of Technology (HITK), Kalkutta

Dipanjona Mallick hat diesen Rechner und 50+ weitere Rechner verifiziert!

< 14 Intensitätstransformation Taschenrechner

N-tes Moment einer diskreten Zufallsvariablen

Gehen N-tes Moment einer diskreten Zufallsvariablen = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Wahrscheinlichkeit der Intensität Ri*(Intensitätsstufe des I-ten Pixels-Mittelwert der Intensitätsstufe)^Reihenfolge des Augenblicks)

Histogramm-Linearisierung

Gehen Diskrete Form der Transformation = ((Anzahl der Intensitätsstufen-1)/(Digitale Bildreihe*Digitale Bildspalte)*sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Anzahl der Pixel mit Intensität Ri))

Varianz der Pixel im Teilbild

Gehen Varianz der Pixel im Teilbild = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage*(Intensitätsstufe des I-ten Pixels-Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels)^2)

Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft

Gehen Globale mittlere Pixelintensitätsstufe des Unterbilds = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Intensitätsstufe des I-ten Pixels*Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage)

Mittelwert der Pixel im Teilbild

Gehen Mittelwert der Pixel im Teilbild = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Intensitätsstufe des i-ten Pixels im Teilbild*Wahrscheinlichkeit von Zi im Subimage)

Histogrammausgleichstransformation

Gehen Transformation kontinuierlicher Intensitäten = (Anzahl der Intensitätsstufen-1)*int(Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion*x,x,0,Kontinuierliche Intensität)

Transformationsfunktion

Gehen Transformationsfunktion = (Anzahl der Intensitätsstufen-1)*sum(x,0,(Anzahl der Intensitätsstufen-1),Wahrscheinlichkeit der Intensität Ri)

Durchschnittliche Intensität der Pixel im Bild

Gehen Durchschnittliche Bildintensität = sum(x,0,(Intensitätswert-1),(Intensitätsstufe*Normalisierte Histogrammkomponente))

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung

Gehen Charakteristische Reaktion der linearen Filterung = sum(x,1,9,Filterkoeffizienten*Entsprechende Bildintensitäten des Filters)

Erforderliche Bits zum Speichern digitalisierter Bilder

Gehen Bits im digitalisierten Bild = Digitale Bildreihe*Digitale Bildspalte*Anzahl der Bits

Erforderliche Bits zum Speichern eines quadratischen Bildes

Gehen Bits im digitalisierten quadratischen Bild = (Digitale Bildspalte)^2*Anzahl der Bits

Energie der Komponenten des EM-Spektrums

Gehen Energie der Komponente = [hP]/Frequenz des Lichts

Wellenlänge des Lichts

Gehen Wellenlänge des Lichts = [c]/Frequenz des Lichts

Anzahl der Intensitätsstufen

Gehen Anzahl der Intensitätsstufen = 2^Anzahl der Bits

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung Formel

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung = sum(x,1,9,Filterkoeffizienten*Entsprechende Bildintensitäten des Filters)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)

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