Risposta caratteristica del filtraggio lineare calcolatrice

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Trasformazione dell'intensità

Fondamenti di immagine digitale

✖I coefficienti di filtro si riferiscono ai valori numerici assegnati agli elementi di una matrice di filtro.ⓘ Coefficienti di filtro [w_k]			+10% -10%
✖Le intensità dell'immagine corrispondente del filtro si riferiscono ai valori dei pixel in un'immagine che vengono moltiplicati per i coefficienti di un filtro durante la convoluzione.ⓘ Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro [z_k]			+10% -10%

✖La risposta caratteristica del filtraggio lineare si riferisce al comportamento di un filtro lineare quando applicato a diversi tipi di segnali o immagini di ingresso.ⓘ Risposta caratteristica del filtraggio lineare [R]

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Formula

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Risposta caratteristica del filtraggio lineare

Formula

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

Esempio

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

Calcolatrice

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Risposta caratteristica del filtraggio lineare Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo

Formula utilizzata

Risposta caratteristica del filtraggio lineare = sum(x,1,9,Coefficienti di filtro*Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)
Questa formula utilizza 1 Funzioni, 3 Variabili

Funzioni utilizzate

sum - La notazione sommatoria o sigma (∑) è un metodo utilizzato per scrivere una lunga somma in modo conciso., sum(i, from, to, expr)

Variabili utilizzate

Risposta caratteristica del filtraggio lineare - La risposta caratteristica del filtraggio lineare si riferisce al comportamento di un filtro lineare quando applicato a diversi tipi di segnali o immagini di ingresso.
Coefficienti di filtro - I coefficienti di filtro si riferiscono ai valori numerici assegnati agli elementi di una matrice di filtro.
Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro - Le intensità dell'immagine corrispondente del filtro si riferiscono ai valori dei pixel in un'immagine che vengono moltiplicati per i coefficienti di un filtro durante la convoluzione.

PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base

Coefficienti di filtro: 8 --> Nessuna conversione richiesta
Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro: 9 --> Nessuna conversione richiesta

FASE 2: valutare la formula

Sostituzione dei valori di input nella formula

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

Valutare ... ...

R = 648

PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output

648 --> Nessuna conversione richiesta

RISPOSTA FINALE

648 <-- Risposta caratteristica del filtraggio lineare

(Calcolo completato in 00.004 secondi)

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Titoli di coda

Creato da Zaheer Sheik

Facoltà di Ingegneria Seshadri Rao Gudlavalleru (SRGEC), Gudlavalleru

Zaheer Sheik ha creato questa calcolatrice e altre 10+ altre calcolatrici!

Verificato da Dipanjona Mallick

Heritage Institute of Technology (COLPO), Calcutta

Dipanjona Mallick ha verificato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!

< 14 Trasformazione dell'intensità Calcolatrici

Variazione dei pixel nell'immagine secondaria

Partire Variazione dei pixel nell'immagine secondaria = sum(x,0,Numero di livelli di intensità-1,Probabilità del verificarsi di Rith nella sottoimmagine*(Livello di intensità di Ith Pixel-Livello di intensità medio dei pixel dell'immagine secondaria)^2)

Momento ennesimo di variabile casuale discreta

Partire Momento ennesimo di variabile casuale discreta = sum(x,0,Numero di livelli di intensità-1,Probabilità di intensità Ri*(Livello di intensità di Ith Pixel-Media del livello di intensità)^Ordine del momento)

Linearizzazione dell'istogramma

Partire Forma discreta di trasformazione = ((Numero di livelli di intensità-1)/(Riga di immagini digitali*Colonna di immagini digitali)*sum(x,0,Numero di livelli di intensità-1,Numero di pixel con intensità Ri))

Valore medio dei pixel nel vicinato

Partire Livello medio globale di intensità dei pixel dell'immagine secondaria = sum(x,0,Numero di livelli di intensità-1,Livello di intensità di Ith Pixel*Probabilità del verificarsi di Rith nella sottoimmagine)

Valore medio dei pixel nell'immagine secondaria

Partire Valore medio dei pixel nell'immagine secondaria = sum(x,0,Numero di livelli di intensità-1,Livello di intensità dell'i-esimo pixel nell'immagine secondaria*Probabilità di Zi nella sottoimmagine)

Funzione di trasformazione

Partire Funzione di trasformazione = (Numero di livelli di intensità-1)*sum(x,0,(Numero di livelli di intensità-1),Probabilità di intensità Ri)

Trasformazione dell'equalizzazione dell'istogramma

Partire Trasformazione delle intensità continue = (Numero di livelli di intensità-1)*int(Densità di probabilità*x,x,0,Intensità continua)

Intensità media dei pixel nell'immagine

Partire Intensità media dell'immagine = sum(x,0,(Valore di intensità-1),(Livello di intensità*Componente dell'istogramma normalizzato))

Risposta caratteristica del filtraggio lineare

Partire Risposta caratteristica del filtraggio lineare = sum(x,1,9,Coefficienti di filtro*Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro)

Bit necessari per archiviare l'immagine digitalizzata

Partire Bit nell'immagine digitalizzata = Riga di immagini digitali*Colonna di immagini digitali*Numero di bit

Bit necessari per memorizzare l'immagine quadrata

Partire Bit nell'immagine quadrata digitalizzata = (Colonna di immagini digitali)^2*Numero di bit

Lunghezza d'onda della luce

Partire Lunghezza d'onda della luce = [c]/Frequenza della luce

Energia dei componenti dello spettro EM

Partire Energia della componente = [hP]/Frequenza della luce

Numero di livelli di intensità

Partire Numero di livelli di intensità = 2^Numero di bit

Risposta caratteristica del filtraggio lineare Formula

Risposta caratteristica del filtraggio lineare = sum(x,1,9,Coefficienti di filtro*Intensità dell'immagine corrispondenti del filtro)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)

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