Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego Kalkulator

↳

Elektronika

Cywilny

Elektronika i oprzyrządowanie

Elektryczny

Inżynieria chemiczna

Inżynieria materiałowa

Inżynieria produkcji

Mechaniczny

⤿

Transformacja intensywności

Podstawy obrazu cyfrowego

✖Współczynniki filtra odnoszą się do wartości liczbowych przypisanych do elementów macierzy filtra.ⓘ Współczynniki filtrów [w_k]			+10% -10%
✖Odpowiednie intensywności obrazu filtra odnoszą się do wartości pikseli obrazu, które są mnożone przez współczynniki filtra podczas splotu.ⓘ Odpowiednie intensywności obrazu filtra [z_k]			+10% -10%

✖Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego odnosi się do zachowania filtra liniowego zastosowanego do różnych typów sygnałów wejściowych lub obrazów.ⓘ Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego [R]

⎘ Kopiuj

👎

Formuła

✖

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego

Formuła

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

Przykład

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

Kalkulator

LaTeX

Resetowanie

👍

Pobierać Elektronika Formułę PDF PDF Image

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego Rozwiązanie

KROK 0: Podsumowanie wstępnych obliczeń

Formułę używana

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego = sum(x,1,9,Współczynniki filtrów*Odpowiednie intensywności obrazu filtra)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)
Ta formuła używa 1 Funkcje, 3 Zmienne

Używane funkcje

sum - Notacja sumacyjna lub notacja sigma (∑) to metoda używana do zapisywania długich sum w zwięzły sposób., sum(i, from, to, expr)

Używane zmienne

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego - Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego odnosi się do zachowania filtra liniowego zastosowanego do różnych typów sygnałów wejściowych lub obrazów.
Współczynniki filtrów - Współczynniki filtra odnoszą się do wartości liczbowych przypisanych do elementów macierzy filtra.
Odpowiednie intensywności obrazu filtra - Odpowiednie intensywności obrazu filtra odnoszą się do wartości pikseli obrazu, które są mnożone przez współczynniki filtra podczas splotu.

KROK 1: Zamień wejście (a) na jednostkę bazową

Współczynniki filtrów: 8 --> Nie jest wymagana konwersja
Odpowiednie intensywności obrazu filtra: 9 --> Nie jest wymagana konwersja

KROK 2: Oceń formułę

Zastępowanie wartości wejściowych we wzorze

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

Ocenianie ... ...

R = 648

KROK 3: Konwertuj wynik na jednostkę wyjścia

648 --> Nie jest wymagana konwersja

OSTATNIA ODPOWIEDŹ

648 <-- Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego

(Obliczenie zakończone za 00.004 sekund)

Jesteś tutaj -

Dom » Inżynieria » Elektronika » Cyfrowe przetwarzanie obrazu » Transformacja intensywności » Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego

Kredyty

Stworzone przez Zaheera Szejka

Szkoła Inżynierska Seshadri Rao Gudlavalleru (SRGEC), Gudlavalleru

Zaheera Szejka utworzył ten kalkulator i 10+ więcej kalkulatorów!

Zweryfikowane przez Dipanjona Mallick

Instytut Dziedzictwa Technologicznego (UDERZENIE), Kalkuta

Dipanjona Mallick zweryfikował ten kalkulator i 50+ więcej kalkulatorów!

< 14 Transformacja intensywności Kalkulatory

N-ty moment dyskretnej zmiennej losowej

Iść N-ty moment dyskretnej zmiennej losowej = sum(x,0,Liczba poziomów intensywności-1,Prawdopodobieństwo intensywności Ri*(Poziom intensywności I-tego piksela-Średni poziom intensywności)^Porządek chwili)

Linearyzacja histogramu

Iść Dyskretna forma transformacji = ((Liczba poziomów intensywności-1)/(Cyfrowy rząd obrazu*Kolumna obrazu cyfrowego)*sum(x,0,Liczba poziomów intensywności-1,Liczba pikseli z intensywnością Ri))

Różnica pikseli w podobrazie

Iść Różnica pikseli w podobrazie = sum(x,0,Liczba poziomów intensywności-1,Prawdopodobieństwo wystąpienia Ritha w podobrazie*(Poziom intensywności I-tego piksela-Podobrazek Średni poziom intensywności pikseli)^2)

Średnia wartość pikseli w sąsiedztwie

Iść Globalny średni poziom intensywności pikseli podobrazu = sum(x,0,Liczba poziomów intensywności-1,Poziom intensywności I-tego piksela*Prawdopodobieństwo wystąpienia Ritha w podobrazie)

Średnia wartość pikseli w obrazie podrzędnym

Iść Średnia wartość pikseli w obrazie podrzędnym = sum(x,0,Liczba poziomów intensywności-1,Poziom intensywności i-tego piksela w podobrazie*Prawdopodobieństwo Zi w podobrazie)

Funkcja transformacji

Iść Funkcja transformacji = (Liczba poziomów intensywności-1)*sum(x,0,(Liczba poziomów intensywności-1),Prawdopodobieństwo intensywności Ri)

Transformacja wyrównująca histogramu

Iść Transformacja natężeń ciągłych = (Liczba poziomów intensywności-1)*int(Funkcja gęstości prawdopodobieństwa*x,x,0,Ciągła intensywność)

Średnia intensywność pikseli w obrazie

Iść Średnia intensywność obrazu = sum(x,0,(Wartość intensywności-1),(Poziom intensywności*Znormalizowany składnik histogramu))

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego

Iść Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego = sum(x,1,9,Współczynniki filtrów*Odpowiednie intensywności obrazu filtra)

Bity wymagane do przechowywania obrazu cyfrowego

Iść Bity w obrazie cyfrowym = Cyfrowy rząd obrazu*Kolumna obrazu cyfrowego*Liczba bitów

Bity wymagane do przechowywania kwadratowego obrazu

Iść Bity w cyfrowym obrazie kwadratowym = (Kolumna obrazu cyfrowego)^2*Liczba bitów

Długość fali światła

Iść Długość fali światła = [c]/Częstotliwość światła

Energia składników widma EM

Iść Energia składnika = [hP]/Częstotliwość światła

Liczba poziomów intensywności

Iść Liczba poziomów intensywności = 2^Liczba bitów

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego Formułę

Charakterystyczna odpowiedź filtrowania liniowego = sum(x,1,9,Współczynniki filtrów*Odpowiednie intensywności obrazu filtra)
R = sum(x,1,9,w_k*z_k)

Dom

BEZPŁATNY pliki PDF

🔍 Szukaj

Kategorie

Dzielić

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!