✖Длина энтропии черного участка — это случайность или непредсказуемость последовательных последовательностей черных пикселей в бинарном изображении, указывающая на сложность и разнообразие текстур изображения.ⓘ Длина энтропийного 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%
✖Средняя длина черного участка — это показатель при обработке изображений, который измеряет среднюю длину последовательных черных пикселей в бинарном изображении, указывая на регулярность текстуры и рисунка изображения.ⓘ Средняя длина черного пробега [L₀]			+10% -10%
✖Средняя длина белого участка измеряет среднюю длину последовательных белых пикселей в бинарном изображении, обеспечивая представление о текстуре и распределении узоров изображения.ⓘ Средняя длина белого пробега [L₁]			+10% -10%

✖Энтропия длины прогона. Изображение количественно определяет случайность или непредсказуемость последовательных последовательностей пикселей с определенными значениями интенсивности, отражая текстуру и сложность изображения.ⓘ 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")/("30px"+"31px")`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Основы обработки изображений Формулы PDF PDF Image

Энтропия изображения по длине Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Изображение энтропии длины серии = (Длина энтропийного черного пробега+Энтропия длины белого пробега)/(Средняя длина черного пробега+Средняя длина белого пробега)
H_RL = (H₀+H₁)/(L₀+L₁)
В этой формуле используются 5 Переменные

Используемые переменные

Изображение энтропии длины серии - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Энтропия длины прогона. Изображение количественно определяет случайность или непредсказуемость последовательных последовательностей пикселей с определенными значениями интенсивности, отражая текстуру и сложность изображения.
Длина энтропийного черного пробега - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Длина энтропии черного участка — это случайность или непредсказуемость последовательных последовательностей черных пикселей в бинарном изображении, указывающая на сложность и разнообразие текстур изображения.
Энтропия длины белого пробега - (Измеряется в Джоуль на Кельвин) - Энтропия длины белых пикселей — это энтропия, рассчитанная на основе длин белых пикселей на изображении.
Средняя длина черного пробега - (Измеряется в Пиксель) - Средняя длина черного участка — это показатель при обработке изображений, который измеряет среднюю длину последовательных черных пикселей в бинарном изображении, указывая на регулярность текстуры и рисунка изображения.
Средняя длина белого пробега - (Измеряется в Пиксель) - Средняя длина белого участка измеряет среднюю длину последовательных белых пикселей в бинарном изображении, обеспечивая представление о текстуре и распределении узоров изображения.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Длина энтропийного 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
Средняя длина черного пробега: 30 Пиксель --> 30 Пиксель Конверсия не требуется
Средняя длина белого пробега: 31 Пиксель --> 31 Пиксель 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 <-- Изображение энтропии длины серии

(Расчет завершен через 00.008 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Электроника » Цифровая обработка изображений » Основы обработки изображений » 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+!

< 17 Основы обработки изображений 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)*(Модельный коэффициент 1*Время экспозиции камеры+Модельный коэффициент 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 = Собственная полоса k Компонент P*sqrt(Pth собственное значение)/sqrt(Матрица дисперсии диапазона)

Линейная комбинация расширения

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

Энтропия изображения по длине

Идти Изображение энтропии длины серии = (Длина энтропийного черного пробега+Энтропия длины белого пробега)/(Средняя длина черного пробега+Средняя длина белого пробега)

Вейвлет-коэффициент

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

Совокупная частота для каждого значения яркости

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

Размер шага квантования при обработке изображений

Идти Размер шага квантования = (2^(Номинальный динамический диапазон-Число выделенных битов))*(1+Биты, выделенные для числа мантиссы/2^11)

Ряд цифровых изображений

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

Цифро-аналоговый преобразователь

Идти Разрешение цифро-аналогового преобразователя = Изображение опорного напряжения/(2^Количество битов-1)

Отклонение частоты изображения

Идти Цена продажи клиента = (1+Фактор качества изображения^2*Изображение константы отклонения^2)^0.5

Вероятность появления уровня интенсивности на данном изображении

Идти Вероятность интенсивности = Интенсивность возникает в изображении/Общее количество пикселей

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 Изображение уровня серого = 2^Колонка цифровых изображений

Энтропия изображения по длине формула

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!