Entropia de imagem em comprimento de execução Calculadora

✖Entropy Black Run Length é a aleatoriedade ou imprevisibilidade de sequências consecutivas de pixels pretos em uma imagem binária, indicando a complexidade e a diversidade de textura da imagem.ⓘ Comprimento da corrida preta de entropia [H₀]			+10% -10%
✖Entropia do comprimento de execução branca refere-se à entropia calculada com base nos comprimentos de execução de pixels brancos em uma imagem.ⓘ Entropia do comprimento da corrida branca [H₁]			+10% -10%
✖O comprimento médio do trecho preto é uma métrica no processamento de imagem que mede o comprimento médio de pixels pretos consecutivos em uma imagem binária, indicando a textura da imagem e a regularidade do padrão.ⓘ Comprimento médio da corrida preta [L₀]			+10% -10%
✖O comprimento médio do trecho branco mede o comprimento médio de pixels brancos consecutivos em uma imagem binária, fornecendo informações sobre a textura e a distribuição do padrão da imagem.ⓘ Comprimento Médio de Corrida Branca [L₁]			+10% -10%

✖Run Length Entropy Image quantifica a aleatoriedade ou imprevisibilidade de sequências consecutivas de pixels de valores de intensidade específicos, refletindo a textura e a complexidade da imagem.ⓘ Entropia de imagem em comprimento de execução [H_RL]

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Fórmula

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Entropia de imagem em comprimento de execução

Fórmula

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

Exemplo

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

Calculadora

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Entropia de imagem em comprimento de execução Solução

ETAPA 0: Resumo de pré-cálculo

Fórmula Usada

Imagem de entropia de comprimento de execução = (Comprimento da corrida preta de entropia+Entropia do comprimento da corrida branca)/(Comprimento médio da corrida preta+Comprimento Médio de Corrida Branca)
H_RL = (H₀+H₁)/(L₀+L₁)
Esta fórmula usa 5 Variáveis

Variáveis Usadas

Imagem de entropia de comprimento de execução - (Medido em Joule por Kelvin) - Run Length Entropy Image quantifica a aleatoriedade ou imprevisibilidade de sequências consecutivas de pixels de valores de intensidade específicos, refletindo a textura e a complexidade da imagem.
Comprimento da corrida preta de entropia - (Medido em Joule por Kelvin) - Entropy Black Run Length é a aleatoriedade ou imprevisibilidade de sequências consecutivas de pixels pretos em uma imagem binária, indicando a complexidade e a diversidade de textura da imagem.
Entropia do comprimento da corrida branca - (Medido em Joule por Kelvin) - Entropia do comprimento de execução branca refere-se à entropia calculada com base nos comprimentos de execução de pixels brancos em uma imagem.
Comprimento médio da corrida preta - (Medido em pixel) - O comprimento médio do trecho preto é uma métrica no processamento de imagem que mede o comprimento médio de pixels pretos consecutivos em uma imagem binária, indicando a textura da imagem e a regularidade do padrão.
Comprimento Médio de Corrida Branca - (Medido em pixel) - O comprimento médio do trecho branco mede o comprimento médio de pixels brancos consecutivos em uma imagem binária, fornecendo informações sobre a textura e a distribuição do padrão da imagem.

ETAPA 1: Converter entrada (s) em unidade de base

Comprimento da corrida preta de entropia: 0.25 Joule por Kelvin --> 0.25 Joule por Kelvin Nenhuma conversão necessária
Entropia do comprimento da corrida branca: 2.45 Joule por Kelvin --> 2.45 Joule por Kelvin Nenhuma conversão necessária
Comprimento médio da corrida preta: 30 pixel --> 30 pixel Nenhuma conversão necessária
Comprimento Médio de Corrida Branca: 31 pixel --> 31 pixel Nenhuma conversão necessária

ETAPA 2: Avalie a Fórmula

Substituindo valores de entrada na fórmula

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

Avaliando ... ...

H_RL = 0.0442622950819672

PASSO 3: Converta o Resultado em Unidade de Saída

0.0442622950819672 Joule por Kelvin --> Nenhuma conversão necessária

RESPOSTA FINAL

0.0442622950819672 ≈ 0.044262 Joule por Kelvin <-- Imagem de entropia de comprimento de execução

(Cálculo concluído em 00.008 segundos)

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Créditos

Criado por banuprakash

Faculdade de Engenharia Dayananda Sagar (DSCE), Bangalore

banuprakash criou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

Verificado por Dipanjona Mallick

Instituto Patrimonial de Tecnologia (HITK), Calcutá

Dipanjona Mallick verificou esta calculadora e mais 50+ calculadoras!

< 17 Noções básicas de processamento de imagens Calculadoras

Desvio Padrão por Função Linear do Tempo de Exposição da Câmera

Vai Desvio padrão = Função de modelo*(Intensidade Radiante)*Função de comportamento do modelo*(1/Distância entre a câmera e o IRED^2)*(Coeficiente do Modelo 1*Tempo de exposição da câmera+Coeficiente do Modelo 2)

Interpolação Bilinear

Vai Interpolação Bilinear = Coeficiente a*coordenada X+Coeficiente b*coordenada Y+Coeficiente c*coordenada X*coordenada Y+Coeficiente d

Entropia de imagem em comprimento de execução

Vai Imagem de entropia de comprimento de execução = (Comprimento da corrida preta de entropia+Entropia do comprimento da corrida branca)/(Comprimento médio da corrida preta+Comprimento Médio de Corrida Branca)

Cargas de banda associadas aos componentes principais

Vai Cargas de banda K com componentes do princípio P = Banda própria k Componente P*sqrt(P-ésimo autovalor)/sqrt(Matriz de Variância de Banda)

Combinação Linear de Expansão

Vai Combinação Linear de Funções de Expansão = sum(x,0,Índice inteiro para expansão linear,Coeficientes de Expansão com Valor Real*Funções de expansão com valor real)

Frequência cumulativa para cada valor de brilho

Vai Frequência cumulativa para cada brilho = 1/Número total de pixels*sum(x,0,Valor máximo de brilho,Frequência de ocorrência de cada valor de brilho)

Coeficiente Wavelet

Vai Coeficiente Wavelet Detalhado = int(Expansão da função de escala*Função de expansão wavelet*x,x,0,Índice inteiro para expansão linear)

Tamanho da etapa de quantização no processamento de imagens

Vai Tamanho da etapa de quantização = (2^(Faixa Dinâmica Nominal-Número de expoente alocado de bits))*(1+Bits atribuídos ao número Mantissa/2^11)

Linha de imagem digital

Vai Linha de imagens digitais = sqrt(Número de bits/Coluna de imagem digital)

Conversor digital para analógico

Vai Resolução do conversor digital para analógico = Imagem de tensão de referência/(2^Número de bits-1)

Rejeição de Frequência de Imagem

Vai Preço de venda do cliente = (1+Imagem do fator de qualidade^2*Imagem constante de rejeição^2)^0.5

Probabilidade de ocorrência do nível de intensidade em determinada imagem

Vai Probabilidade de intensidade = A intensidade ocorre na imagem/Número total de pixels

Tamanho do arquivo de imagem

Vai Tamanho do arquivo de imagem = Resolução de imagem*Profundidade de bits/8000

Coluna de Imagem Digital

Vai Coluna de imagem digital = Número de bits/(Linha de imagens digitais^2)

Número de bits

Vai Número de bits = (Linha de imagens digitais^2)*Coluna de imagem digital

Energia de Vários Componentes

Vai Energia do Componente = [hP]*Frequência

Número de nível de cinza

Vai Imagem em nível de cinza = 2^Coluna de imagem digital

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