Valeur moyenne des pixels dans le quartier Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul
Formule utilisée
Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Niveau d'intensité des pixels*Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image)
mSxy = sum(x,0,L-1,ri*pSxy_ri)
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
Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image - Le niveau d’intensité moyen des pixels de la sous-image représente le niveau d’intensité moyen des pixels dans la sous-image S_xy.
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 des pixels - (Mesuré en Watt par mètre carré) - Le niveau d'intensité des pixels fait référence à la plage de valeurs d'intensité possibles qui peuvent être attribuées aux pixels d'une image. Ce concept est particulièrement pertinent dans les images en niveaux de gris.
Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image - La probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image représente la probabilité d'apparition du niveau d'intensité r_i dans la sous-image S_xy.
ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base
Nombre de niveaux d'intensité: 4 --> Aucune conversion requise
Niveau d'intensité des pixels: 15 Watt par mètre carré --> 15 Watt par mètre carré Aucune conversion requise
Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image: 0.25 --> Aucune conversion requise
ÉTAPE 2: Évaluer la formule
Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule
mSxy = sum(x,0,L-1,ri*pSxy_ri) --> sum(x,0,4-1,15*0.25)
Évaluer ... ...
mSxy = 15
ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie
15 --> Aucune conversion requise
RÉPONSE FINALE
15 <-- Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image
(Calcul effectué en 00.020 secondes)

Crédits

Creator Image
Créé par Zaheer Cheikh
Collège d'ingénierie Seshadri Rao Gudlavalleru (SRGEC), Gudlavalleru
Zaheer Cheikh a créé cette calculatrice et 25+ autres calculatrices!
Verifier Image
Vérifié par Dipanjona Mallick
Institut du patrimoine de technologie (HITK), Calcutta
Dipanjona Mallick a validé cette calculatrice et 50+ autres calculatrices!

13 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 des pixels-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 des pixels-Niveau moyen d'intensité)^Ordre du moment)
Valeur moyenne des pixels dans le quartier
​ Aller Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Niveau d'intensité des pixels*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)
Intensité moyenne des pixels dans l'image
​ Aller Intensité moyenne de l'image = sum(x,0,(Valeur d'intensité des niveaux de gris-1),(Niveau d'intensité des pixels*Composant d'histogramme normalisé))
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)
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
Nombre de niveaux d'intensité
​ Aller Nombre de niveaux d'intensité = 2^Nombre de bits

Valeur moyenne des pixels dans le quartier Formule

Niveau d'intensité moyen des pixels de la sous-image = sum(x,0,Nombre de niveaux d'intensité-1,Niveau d'intensité des pixels*Probabilité d'apparition de Rith dans la sous-image)
mSxy = sum(x,0,L-1,ri*pSxy_ri)
Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!