✖Die Anzahl der Intensitätsstufen ist die Gesamtzahl unterschiedlicher Intensitätswerte, die ein Bild darstellen kann, bestimmt durch seine Bittiefe.ⓘ Anzahl der Intensitätsstufen [L]			+10% -10%
✖Der Pixelintensitätsgrad bezieht sich auf den Bereich möglicher Intensitätswerte, die Pixeln in einem Bild zugewiesen werden können. Dieses Konzept ist insbesondere bei Graustufenbildern relevant.ⓘ Pixelintensitätsstufe [r_i]			+10% -10%
✖Die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith im Teilbild stellt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens des Intensitätsniveaus r_i innerhalb des Teilbilds S_xy dar.ⓘ Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage [p_{Sxy_ri}]			+10% -10%

✖Der mittlere Intensitätspegel des Unterbildpixels stellt den mittleren Intensitätspegel der Pixel im Unterbild S_xy dar.ⓘ Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft [m_Sxy]

⎘ Kopie

👎

Formel

✖

Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft

Formel

`"m"_{"Sxy"} = sum(x,0,"L"-1,"r"_{"i"}*"p"_{"Sxy_ri"})`

Beispiel

`"15"=sum(x,0,"4"-1,"15W/m²"*"0.25")`

Taschenrechner

LaTeX

Rücksetzen

👍

Herunterladen Elektronik Formel Pdf PDF Image

Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Pixelintensitätsstufe*Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage)
m_Sxy = sum(x,0,L-1,r_i*p_{Sxy_ri})
Diese formel verwendet 1 Funktionen, 4 Variablen

Verwendete Funktionen

sum - Die Summations- oder Sigma-Notation (∑) ist eine Methode, um eine lange Summe auf prägnante Weise aufzuschreiben., sum(i, from, to, expr)

Verwendete Variablen

Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels - Der mittlere Intensitätspegel des Unterbildpixels stellt den mittleren Intensitätspegel der Pixel im Unterbild S_xy dar.
Anzahl der Intensitätsstufen - Die Anzahl der Intensitätsstufen ist die Gesamtzahl unterschiedlicher Intensitätswerte, die ein Bild darstellen kann, bestimmt durch seine Bittiefe.
Pixelintensitätsstufe - (Gemessen in Watt pro Quadratmeter) - Der Pixelintensitätsgrad bezieht sich auf den Bereich möglicher Intensitätswerte, die Pixeln in einem Bild zugewiesen werden können. Dieses Konzept ist insbesondere bei Graustufenbildern relevant.
Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage - Die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith im Teilbild stellt die Wahrscheinlichkeit des Auftretens des Intensitätsniveaus r_i innerhalb des Teilbilds S_xy dar.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Anzahl der Intensitätsstufen: 4 --> Keine Konvertierung erforderlich
Pixelintensitätsstufe: 15 Watt pro Quadratmeter --> 15 Watt pro Quadratmeter Keine Konvertierung erforderlich
Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage: 0.25 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

m_Sxy = sum(x,0,L-1,r_i*p_{Sxy_ri}) --> sum(x,0,4-1,15*0.25)

Auswerten ... ...

m_Sxy = 15

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

15 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

15 <-- Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

Du bist da -

Zuhause » Maschinenbau » Elektronik » Digitale Bildverarbeitung » Intensitätstransformation » Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft

Credits

Erstellt von Zaheer Scheich

Seshadri Rao Gudlavalleru Ingenieurschule (SRGEC), Gudlavalleru

Zaheer Scheich hat diesen Rechner und 25+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Dipanjona Mallick

Heritage Institute of Technology (HITK), Kalkutta

Dipanjona Mallick hat diesen Rechner und 50+ weitere Rechner verifiziert!

< 13 Intensitätstransformation Taschenrechner

N-tes Moment einer diskreten Zufallsvariablen

Gehen N-tes Moment einer diskreten Zufallsvariablen = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Wahrscheinlichkeit der Intensität Ri*(Pixelintensitätsstufe-Mittelwert der Intensitätsstufe)^Reihenfolge des Augenblicks)

Histogramm-Linearisierung

Gehen Diskrete Form der Transformation = ((Anzahl der Intensitätsstufen-1)/(Digitale Bildreihe*Digitale Bildsäule)*sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Anzahl der Pixel mit Intensität Ri))

Varianz der Pixel im Teilbild

Gehen Varianz der Pixel im Unterbild = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage*(Pixelintensitätsstufe-Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels)^2)

Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft

Gehen Mittlerer Intensitätspegel des Unterbildpixels = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Pixelintensitätsstufe*Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Rith in Subimage)

Mittelwert der Pixel im Teilbild

Gehen Mittelwert der Pixel im Teilbild = sum(x,0,Anzahl der Intensitätsstufen-1,Intensitätsstufe des i-ten Pixels im Teilbild*Wahrscheinlichkeit von Zi im Subimage)

Histogrammausgleichstransformation

Gehen Transformation kontinuierlicher Intensitäten = (Anzahl der Intensitätsstufen-1)*int(Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion*x,x,0,Kontinuierliche Intensität)

Transformationsfunktion

Gehen Transformationsfunktion = (Anzahl der Intensitätsstufen-1)*sum(x,0,(Anzahl der Intensitätsstufen-1),Wahrscheinlichkeit der Intensität Ri)

Durchschnittliche Intensität der Pixel im Bild

Gehen Durchschnittliche Bildintensität = sum(x,0,(Graustufenintensitätswert-1),(Pixelintensitätsstufe*Normalisierte Histogrammkomponente))

Charakteristische Reaktion der linearen Filterung

Gehen Charakteristische Reaktion der linearen Filterung = sum(x,1,9,Filterkoeffizienten*Entsprechende Bildintensitäten des Filters)

Erforderliche Bits zum Speichern digitalisierter Bilder

Gehen Bits im digitalisierten Bild = Digitale Bildreihe*Digitale Bildsäule*Anzahl der Bits

Erforderliche Bits zum Speichern eines quadratischen Bildes

Gehen Bits im digitalisierten quadratischen Bild = (Digitale Bildsäule)^2*Anzahl der Bits

Wellenlänge des Lichts

Gehen Wellenlänge des Lichts = [c]/Lichtfrequenz

Anzahl der Intensitätsstufen

Gehen Anzahl der Intensitätsstufen = 2^Anzahl der Bits

Mittelwert der Pixel in der Nachbarschaft Formel

Zuhause

FREI PDFs

🔍 Suche

Kategorien

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!