✖Расширение функции масштабирования относится к представлению сигнала или изображения с использованием серии масштабированных и преобразованных версий базовой или фундаментальной функции.ⓘ Расширение функции масштабирования [f_s[x]]			+10% -10%
✖Функция вейвлет-расширения относится к представлению сигнала или изображения как линейной комбинации вейвлет-функций в разных масштабах и положениях.ⓘ Функция расширения вейвлета [ψ _j,k[x]]			+10% -10%
✖Целочисленный индекс линейного расширения — это целочисленный индекс конечной или бесконечной суммы.ⓘ Целочисленный индекс для линейного расширения [k]			+10% -10%

✖Детальный вейвлет-коэффициент относится к компоненту сигнала или изображения, который представляет высокочастотные детали, зафиксированные вейвлет-преобразованием.ⓘ Вейвлет-коэффициент [d_j[k]]

⎘ копия

👎

Формула

✖

Вейвлет-коэффициент

Формула

`("d"_{"j"}"[k]") = int(("f"_{"s"}"[x]")*("ψ "_{"j,k"}"[x]")*x,x,0,"k")`

Пример

`"160"=int("2.5"*"8"*x,x,0,"4")`

Калькулятор

LaTeX

сбросить

👍

Скачать Основы обработки изображений Формулы PDF PDF Image

Вейвлет-коэффициент Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета

Используемая формула

Детальный вейвлет-коэффициент = int(Расширение функции масштабирования*Функция расширения вейвлета*x,x,0,Целочисленный индекс для линейного расширения)
d_j[k] = int(f_s[x]*ψ _j,k[x]*x,x,0,k)
В этой формуле используются 1 Функции, 4 Переменные

Используемые функции

int - Определенный интеграл можно использовать для расчета чистой площади со знаком, которая представляет собой площадь над осью x минус площадь под осью x., int(expr, arg, from, to)

Используемые переменные

Детальный вейвлет-коэффициент - Детальный вейвлет-коэффициент относится к компоненту сигнала или изображения, который представляет высокочастотные детали, зафиксированные вейвлет-преобразованием.
Расширение функции масштабирования - Расширение функции масштабирования относится к представлению сигнала или изображения с использованием серии масштабированных и преобразованных версий базовой или фундаментальной функции.
Функция расширения вейвлета - Функция вейвлет-расширения относится к представлению сигнала или изображения как линейной комбинации вейвлет-функций в разных масштабах и положениях.
Целочисленный индекс для линейного расширения - Целочисленный индекс линейного расширения — это целочисленный индекс конечной или бесконечной суммы.

ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок

Расширение функции масштабирования: 2.5 --> Конверсия не требуется
Функция расширения вейвлета: 8 --> Конверсия не требуется
Целочисленный индекс для линейного расширения: 4 --> Конверсия не требуется

ШАГ 2: Оцените формулу

Подстановка входных значений в формулу

d_j[k] = int(f_s[x]*ψ _j,k[x]*x,x,0,k) --> int(2.5*8*x,x,0,4)

Оценка ... ...

d_j[k] = 160

ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода

160 --> Конверсия не требуется

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ

160 <-- Детальный вейвлет-коэффициент

(Расчет завершен через 00.006 секунд)

Вы здесь -

Дом » Инженерное дело » Электроника » Цифровая обработка изображений » Основы обработки изображений » Вейвлет-коэффициент

Кредиты

Сделано Захир Шейх

Инженерный колледж Сешадри Рао Гудлаваллеру (СРГЭК), Гудлаваллеру

Захир Шейх создал этот калькулятор и еще 25+!

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

Вейвлет-коэффициент формула

Дом

БЕСПЛАТНО PDF-файлы

🔍 Поиск

Категории

доля

Let Others Know

✖

Facebook

Twitter

Copied!