Intensité moyenne des pixels dans l'image Calculatrice

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Transformation d'intensité

Fondamentaux de l'image numérique

✖La valeur d'intensité fait référence à la luminosité ou à la valeur d'échelle de gris d'un pixel dans une image. Dans une image en niveaux de gris, chaque pixel a une valeur d'intensité allant de 0 à 255.ⓘ Valeur d'intensité [L]			+10% -10%
✖Le niveau d'intensité fait référence à la plage de valeurs d'intensité possibles qui peuvent être attribuées aux pixels d'une image. Ce concept est particulièrement pertinent dans les images en niveaux de gris.ⓘ Niveau d'intensité [r_i]			+10% -10%
✖Le composant d'histogramme normalisé fait référence à la distribution de fréquence normalisée des valeurs d'intensité dans un canal ou un composant spécifique d'une image.ⓘ Composant d'histogramme normalisé [p[r_i]]			+10% -10%

✖L'intensité moyenne de l'image est une mesure de la luminosité ou de la luminance globale de l'image. Il peut être calculé en faisant la moyenne des intensités de pixels sur tous les pixels de l'image.ⓘ Intensité moyenne des pixels dans l'image [m_i]

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Formule

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Intensité moyenne des pixels dans l'image

Formule

`"m"_{"i"} = sum(x,0,("L"-1),("r"_{"i"}*("p[r"_{"i"}"]")))`

Exemple

`"1049.02W/m²"=sum(x,0,("127"-1),("14"*"0.59"))`

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Intensité moyenne des pixels dans l'image Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Intensité moyenne de l'image = sum(x,0,(Valeur d'intensité-1),(Niveau d'intensité*Composant d'histogramme normalisé))
m_i = sum(x,0,(L-1),(r_i*p[r_i]))
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 4 Variables

Fonctions utilisées

sum - La notation sommation ou sigma (∑) est une méthode utilisée pour écrire une longue somme de manière concise., sum(i, from, to, expr)

Variables utilisées

Intensité moyenne de l'image - (Mesuré en Watt par mètre carré) - L'intensité moyenne de l'image est une mesure de la luminosité ou de la luminance globale de l'image. Il peut être calculé en faisant la moyenne des intensités de pixels sur tous les pixels de l'image.
Valeur d'intensité - La valeur d'intensité fait référence à la luminosité ou à la valeur d'échelle de gris d'un pixel dans une image. Dans une image en niveaux de gris, chaque pixel a une valeur d'intensité allant de 0 à 255.
Niveau d'intensité - Le niveau d'intensité fait référence à la plage de valeurs d'intensité possibles qui peuvent être attribuées aux pixels d'une image. Ce concept est particulièrement pertinent dans les images en niveaux de gris.
Composant d'histogramme normalisé - Le composant d'histogramme normalisé fait référence à la distribution de fréquence normalisée des valeurs d'intensité dans un canal ou un composant spécifique d'une image.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Valeur d'intensité: 127 --> Aucune conversion requise
Niveau d'intensité: 14 --> Aucune conversion requise
Composant d'histogramme normalisé: 0.59 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

m_i = sum(x,0,(L-1),(r_i*p[r_i])) --> sum(x,0,(127-1),(14*0.59))

Évaluer ... ...

m_i = 1049.02

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

1049.02 Watt par mètre carré --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

1049.02 Watt par mètre carré <-- Intensité moyenne de l'image

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par banuprakash

Collège d'ingénierie Dayananda Sagar (DSCE), Bangalore

banuprakash a créé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

Vérifié par Dipanjona Mallick

Institut du patrimoine de technologie (HITK), Calcutta

Dipanjona Mallick a validé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

< 14 Transformation d'intensité Calculatrices

Linéarisation de l'histogramme

Aller Forme discrète de transformation = ((Nombre de niveaux d'intensité-1)/(Rangée d'images numériques*Colonne d'images numériques)*sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Nombre de pixels avec intensité Ri))

Variance des pixels dans la sous-image

Aller Variance des pixels dans la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image*(Niveau d'intensité du Ième pixel-Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image)^2)

Nième moment de variable aléatoire discrète

Aller Nième moment de variable aléatoire discrète = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Probabilité d'intensité Ri*(Niveau d'intensité du Ième pixel-Niveau moyen d'intensité)^Ordre du moment)

Valeur moyenne des pixels dans le quartier

Aller Niveau d'intensité moyenne globale des pixels de la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Niveau d'intensité du Ième pixel*Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image)

Valeur moyenne des pixels dans la sous-image

Aller Valeur moyenne des pixels dans la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image*Probabilité de Zi dans la sous-image)

Transformation d'égalisation d'histogramme

Aller Transformation des intensités continues = (Nombre de niveaux d'intensité-1)*int(Fonction de densité de probabilité*x,x,0,Intensité continue)

Fonction de transformation

Aller Fonction de transformation = (Nombre de niveaux d'intensité-1)*sum(x,0,(Nombre de niveaux d'intensité-1),Probabilité d'intensité Ri)

Intensité moyenne des pixels dans l'image

Aller Intensité moyenne de l'image = sum(x,0,(Valeur d'intensité-1),(Niveau d'intensité*Composant d'histogramme normalisé))

Réponse caractéristique du filtrage linéaire

Aller Réponse caractéristique du filtrage linéaire = sum(x,1,9,Coefficients de filtrage*Intensités d'image correspondantes du filtre)

Bits requis pour stocker l'image numérisée

Aller Bits dans l'image numérisée = Rangée d'images numériques*Colonne d'images numériques*Nombre de bits

Bits requis pour stocker l'image carrée

Aller Bits dans une image carrée numérisée = (Colonne d'images numériques)^2*Nombre de bits

Longueur d'onde de la lumière

Aller Longueur d'onde de la lumière = [c]/Fréquence de la lumière

Énergie des composants du spectre EM

Aller Énergie du composant = [hP]/Fréquence de la lumière

Nombre de niveaux d'intensité

Aller Nombre de niveaux d'intensité = 2^Nombre de bits

Intensité moyenne des pixels dans l'image Formule

Intensité moyenne de l'image = sum(x,0,(Valeur d'intensité-1),(Niveau d'intensité*Composant d'histogramme normalisé))
m_i = sum(x,0,(L-1),(r_i*p[r_i]))

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