Calcolatrice da A a Z
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Risposta caratteristica del filtraggio lineare calcolatrice
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Trasformazione dell'intensità
Nozioni di base sull'elaborazione delle immagini
✖
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
✖
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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Scaricamento Elettronica Formula PDF
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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Trasformazione dell'intensità
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Risposta caratteristica del filtraggio lineare
Titoli di coda
Creato da
Zaheer Sheik
Facoltà di Ingegneria Seshadri Rao Gudlavalleru
(SRGEC)
,
Gudlavalleru
Zaheer Sheik ha creato questa calcolatrice e altre 25+ altre calcolatrici!
Verificato da
Dipanjona Mallick
Heritage Institute of Technology
(COLPO)
,
Calcutta
Dipanjona Mallick ha verificato questa calcolatrice e altre 50+ altre calcolatrici!
<
13 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 dei pixel
-
Livello di intensità medio dei pixel dell'immagine secondaria
)^2)
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
))
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 dei pixel
-
Media del livello di intensità
)^
Ordine del momento
)
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
)
Valore medio dei pixel nel vicinato
Partire
Livello di intensità medio dei pixel dell'immagine secondaria
=
sum
(x,0,
Numero di livelli di intensità
-1,
Livello di intensità dei pixel
*
Probabilità del verificarsi di Rith nella sottoimmagine
)
Intensità media dei pixel nell'immagine
Partire
Intensità media dell'immagine
=
sum
(x,0,(
Valore di intensità della scala di grigi
-1),(
Livello di intensità dei pixel
*
Componente dell'istogramma normalizzato
))
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
)
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
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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