Valeur moyenne des pixels dans la sous-image Calculatrice

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Transformation d'intensité

Fondamentaux de l'image numérique

✖Le nombre de niveaux d'intensité correspond au nombre total de valeurs d'intensité distinctes qu'une image peut représenter, déterminé par sa profondeur de bits.ⓘ Nombre de niveaux d'intensité [L]			+10% -10%
✖Le niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image fait référence à la luminosité ou à la valeur d'échelle de gris de ce pixel dans une plus petite partie d'une image.ⓘ Niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image [z_i]			+10% -10%
✖La probabilité de Zi dans la sous-image fait référence à la probabilité de rencontrer cette valeur d'intensité particulière dans le sous-ensemble de pixels qui composent la sous-image.ⓘ Probabilité de Zi dans la sous-image [Ps_z_i]			+10% -10%

✖La valeur moyenne des pixels dans la sous-image est une mesure du niveau d'intensité moyen dans cette région particulière d'une image.ⓘ Valeur moyenne des pixels dans la sous-image [z^']

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Formule

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Valeur moyenne des pixels dans la sous-image

Formule

`"z"^{"'"} = sum(x,0,"L"-1,"z"_{"i"}*"Ps_z"_{"i"})`

Exemple

`"6"=sum(x,0,"4"-1,"0.5"*"3")`

Calculatrice

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Valeur moyenne des pixels dans la sous-image Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

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)
z^' = sum(x,0,L-1,z_i*Ps_z_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

Valeur moyenne des pixels dans la sous-image - La valeur moyenne des pixels dans la sous-image est une mesure du niveau d'intensité moyen dans cette région particulière d'une image.
Nombre de niveaux d'intensité - Le nombre de niveaux d'intensité correspond au nombre total de valeurs d'intensité distinctes qu'une image peut représenter, déterminé par sa profondeur de bits.
Niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image - Le niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image fait référence à la luminosité ou à la valeur d'échelle de gris de ce pixel dans une plus petite partie d'une image.
Probabilité de Zi dans la sous-image - La probabilité de Zi dans la sous-image fait référence à la probabilité de rencontrer cette valeur d'intensité particulière dans le sous-ensemble de pixels qui composent la sous-image.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Nombre de niveaux d'intensité: 4 --> Aucune conversion requise
Niveau d'intensité du ième pixel dans la sous-image: 0.5 --> Aucune conversion requise
Probabilité de Zi dans la sous-image: 3 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

z^' = sum(x,0,L-1,z_i*Ps_z_i) --> sum(x,0,4-1,0.5*3)

Évaluer ... ...

z^' = 6

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

6 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

6 <-- Valeur moyenne des pixels dans la sous-image

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

Tu es là -

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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

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