Calculatrice A à Z
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Réponse caractéristique du filtrage linéaire Calculatrice
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Transformation d'intensité
Fondamentaux de l'image numérique
✖
Les coefficients de filtre font référence aux valeurs numériques attribuées aux éléments d'une matrice de filtre.
ⓘ
Coefficients de filtrage [w
k
]
+10%
-10%
✖
Les intensités d'image correspondantes du filtre font référence aux valeurs de pixels dans une image qui sont multipliées par les coefficients d'un filtre pendant la convolution.
ⓘ
Intensités d'image correspondantes du filtre [z
k
]
+10%
-10%
✖
La réponse caractéristique du filtrage linéaire fait référence au comportement d'un filtre linéaire lorsqu'il est appliqué à différents types de signaux d'entrée ou d'images.
ⓘ
Réponse caractéristique du filtrage linéaire [R]
⎘ Copie
Pas
👎
Formule
✖
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
Formule
`"R" = sum(x,1,9,"w"_{"k"}*"z"_{"k"})`
Exemple
`"648"=sum(x,1,9,"8"*"9")`
Calculatrice
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Réponse caractéristique du filtrage linéaire Solution
ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
=
sum
(x,1,9,
Coefficients de filtrage
*
Intensités d'image correspondantes du filtre
)
R
=
sum
(x,1,9,
w
k
*
z
k
)
Cette formule utilise
1
Les fonctions
,
3
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
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
- La réponse caractéristique du filtrage linéaire fait référence au comportement d'un filtre linéaire lorsqu'il est appliqué à différents types de signaux d'entrée ou d'images.
Coefficients de filtrage
- Les coefficients de filtre font référence aux valeurs numériques attribuées aux éléments d'une matrice de filtre.
Intensités d'image correspondantes du filtre
- Les intensités d'image correspondantes du filtre font référence aux valeurs de pixels dans une image qui sont multipliées par les coefficients d'un filtre pendant la convolution.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Coefficients de filtrage:
8 --> Aucune conversion requise
Intensités d'image correspondantes du filtre:
9 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
R = sum(x,1,9,w
k
*z
k
) -->
sum
(x,1,9,8*9)
Évaluer ... ...
R
= 648
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
648 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
648
<--
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
(Calcul effectué en 00.004 secondes)
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Traitement d'image numérique
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Transformation d'intensité
»
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
Crédits
Créé par
Zaheer Cheikh
Collège d'ingénierie Seshadri Rao Gudlavalleru
(SRGEC)
,
Gudlavalleru
Zaheer Cheikh a créé cette calculatrice et 10+ 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
Réponse caractéristique du filtrage linéaire Formule
Réponse caractéristique du filtrage linéaire
=
sum
(x,1,9,
Coefficients de filtrage
*
Intensités d'image correspondantes du filtre
)
R
=
sum
(x,1,9,
w
k
*
z
k
)
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