Энтропия изображения по длине Калькулятор

✖Энтропия длины черной полосы — это энтропия, рассчитанная на основе длины серии черных пикселей на изображении.ⓘ Энтропия длины черного пробега [H₀]			+10% -10%
✖Энтропия длины белых пикселей — это энтропия, рассчитанная на основе длин белых пикселей на изображении.ⓘ Энтропия длины белого пробега [H₁]			+10% -10%
✖Среднее значение длины черного цвета относится к средней длине последовательных черных пикселей (переднего плана) в изображении.ⓘ Среднее значение длины пробега черных [L₀]			+10% -10%
✖Среднее значение длины белого (переднего плана) обычно относится к средней длине последовательных белых пикселей (переднего плана) в изображении.ⓘ Среднее значение длины пробега белых [L₁]			+10% -10%

✖Энтропия длины серий изображения — это мера случайности или беспорядка в распределении длин серий в изображении.ⓘ Энтропия изображения по длине [H_RL]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Энтропия изображения по длине

Формула

`"H"_{"RL"} = ("H"_{"0"}+"H"_{"1"})/("L"_{"0"}+"L"_{"1"})`

Пример

`"0.044262J/K"=("0.25J/K"+"2.45J/K")/("30"+"31")`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Электроника формула PDF PDF Image

Энтропия изображения по длине Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Энтропия длины прогона изображения = (Энтропия длины черного пробега+Энтропия длины белого пробега)/(Среднее значение длины пробега черных+Среднее значение длины пробега белых)
H_RL = (H₀+H₁)/(L₀+L₁)
В этой формуле используются 5 Переменные

Используемые переменные

Энтропия длины прогона изображения - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Энтропия длины серий изображения — это мера случайности или беспорядка в распределении длин серий в изображении.
Энтропия длины черного пробега - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Энтропия длины черной полосы — это энтропия, рассчитанная на основе длины серии черных пикселей на изображении.
Энтропия длины белого пробега - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Энтропия длины белых пикселей — это энтропия, рассчитанная на основе длин белых пикселей на изображении.
Среднее значение длины пробега черных - Среднее значение длины черного цвета относится к средней длине последовательных черных пикселей (переднего плана) в изображении.
Среднее значение длины пробега белых - Среднее значение длины белого (переднего плана) обычно относится к средней длине последовательных белых пикселей (переднего плана) в изображении.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Энтропия длины черного пробега: 0.25 Джоуль на Кельвин --> 0.25 Джоуль на Кельвин Конверсия не требуется
Энтропия длины белого пробега: 2.45 Джоуль на Кельвин --> 2.45 Джоуль на Кельвин Конверсия не требуется
Среднее значение длины пробега черных: 30 --> Конверсия не требуется
Среднее значение длины пробега белых: 31 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

H_RL = (H₀+H₁)/(L₀+L₁) --> (0.25+2.45)/(30+31)

Оценка ... ...

H_RL = 0.0442622950819672

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

0.0442622950819672 Джоуль на Кельвин --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

0.0442622950819672 ≈ 0.044262 Джоуль на Кельвин <-- Энтропия длины прогона изображения

(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Электроника » Цифровая обработка изображений » Основы цифрового изображения » Энтропия изображения по длине

Кредиты

Сделано банупракаш

Инженерный колледж Даянанда Сагар (ДСКЭ), Бангалор

банупракаш создал этот калькулятор и еще 50+!

Проверено Дипанхона Маллик

Технологический институт наследия (ХИТК), Калькутта

Дипанхона Маллик проверил этот калькулятор и еще 50+!

< 19 Основы цифрового изображения Калькуляторы

Стандартное отклонение от линейной функции времени экспозиции камеры

Идти Среднеквадратичное отклонение = Модель Функция*(Интенсивность излучения)*Функция поведения модели*(1/Расстояние между камерой и IRED^2)*(Коэффициент модели 1*Время экспозиции камеры+Коэффициент модели 2)

Билинейная интерполяция

Идти Билинейная интерполяция = Коэффициент а*X координата+Коэффициент б*Координата Y+Коэффициент с*X координата*Координата Y+Коэффициент d

Ленточные нагрузки, связанные с основными компонентами

Идти K-диапазонные нагрузки с P-основными компонентами = Собственное значение для компонента P полосы k*sqrt(Pth собственное значение)/sqrt(Дисперсия полосы k в матрице)

Энтропия изображения по длине

Идти Энтропия длины прогона изображения = (Энтропия длины черного пробега+Энтропия длины белого пробега)/(Среднее значение длины пробега черных+Среднее значение длины пробега белых)

Линейная комбинация расширения

Идти Линейная комбинация функций расширения = sum(x,0,Целочисленный индекс для линейного расширения,Реальные коэффициенты расширения*Действительнозначные функции расширения)

Совокупная частота для каждого значения яркости

Идти Совокупная частота для каждого значения яркости = 1/Общее количество пикселей*sum(x,0,Максимальное значение яркости,Частота появления каждого значения яркости)

Вейвлет-коэффициент

Идти Детальный вейвлет-коэффициент = int(Расширение функции масштабирования*Функция расширения вейвлета*x,x,0,Целочисленный индекс для линейного расширения)

Размер шага квантования при обработке изображений

Идти Размер шага квантования = (2^(Номинальный динамический диапазон-Количество битов, отведенных экспоненте))*(1+Количество битов, выделенных мантиссе/2^11)

Изображение с водяным знаком

Идти Изображение с водяным знаком = (1-Весовой параметр)*Немаркированное изображение+Весовой параметр*Водяной знак

Максимальная эффективность паровой машины

Идти Максимальная эффективность паровой машины = ((Разница температур)-(Температура))/(Разница температур)

Ряд цифровых изображений

Идти Ряд цифровых изображений = sqrt(Количество битов/Колонка цифровых изображений)

Цифро-аналоговый преобразователь

Идти Разрешение цифро-аналогового преобразователя = Опорное напряжение/(2^Количество битов-1)

Вероятность появления уровня интенсивности на данном изображении

Идти Вероятность интенсивности = Интенсивность возникает в изображении/Количество пикселей

Отклонение частоты изображения

Идти Подавление частоты изображения = (1+Фактор качества^2*Константа отбраковки^2)^0.5

Колонка цифрового изображения

Идти Колонка цифровых изображений = Количество битов/(Ряд цифровых изображений^2)

Количество бит

Идти Количество битов = (Ряд цифровых изображений^2)*Колонка цифровых изображений

Размер файла изображения

Идти Размер файла изображения = Разрешение изображения*Битовая глубина/8000

Энергия различных компонентов

Идти Энергия компонента = [hP]*Частота

Количество уровней серого

Идти Количество уровней серого = 2^Колонка цифровых изображений

Энтропия изображения по длине формула

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!