Kontrast i filtracja obrazów
|
|
- Karolina Morawska
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Edard Osada Wyłady z geodezji i geoinformatyi Kontrast i filtracja obrazó WYDAWNICTWO NAUKOWE
2 Dru ubliacji yonano zgodnie z oryginałami testó tablic i rysunó dostarczonych rzez autora formacie PDF. Wydaca nie onosi odoiedzialności za ich treść formę i styl. Recenzent:... Coyright by autor Edard Osada 9 Materiały te są jeszcze oracoaniu...
3 Sis treści Wstę. Kontrast. Filtracja rzestrzenna. Filtry ogólne. Filtry yryające raędzie 5. Filtry reduujące szum 6. Filtry uleszające 7. Filtry testuralne 8. Filtr rozciągania ontrastu 9. Filtry radaroe Literatura
4 Wstę Geodezja jest nauą o omiarach Ziemi yonyanych celu yznaczenia ształtu i ymiaru jej części lub całości yznaczenia ola siły cięŝości i ruchu obrotoego Ziemi ja rónieŝ sorządzania ma załadania rajoego systemu informacji geograficznej GIS oraz yorzystania do róŝnych rac inŝyniersich i gosodarczych. KsiąŜi z serii Wyłady z geodezji i geoinformatyi zaierają odstaoe informacje dotyczące nielacji tachimetrii osnó geodezyjnych rachunu yrónaczego geodezji fizycznej satelitarnej i inŝynieryjnej astronomii geodezyjnej fotogrametrii teledetecji saningu laseroego i radaroego rajoego systemu informacji geograficznej grafii omuteroej izualizacji D systemó geoinformacyjnych GIS. Tematya jest ilustroana rzyładami rogramach omuteroych. Treści te są yładane na ierunu studió geodezja i artografia oraz na studiach odylomoych Systemy Informacji Geograficznej GIS. Treścią odręcznia Kontrast i filtracja obrazó są metody ustalania ontrastu i oraiania jaości obrazu rzez usunięcie rzyadoych załóceń iseli ygładzenie obrazu i zmocnienie treści obrazu ja rónieŝ metody yryania raędzi. Metody te mają zastosoanie do obrazó cyfroych taich ja zdjęcia satelitarne i lotnicze oraz sanoane may aieroe. KsiąŜi są ydruami ersji eletronicznych naisanych rogramie Mathcad. Oisy metod omiaroych i rogramó obliczeń są ilustroane rzyładami liczboymi. Czytelni dysonujący ersją eletroniczną i rogramem Mathcad moŝe yonyać łasne obliczenia edług oisanych rogramó doonyać modyfiacji ja rónieŝ isać na tej odstaie łasne rogramy obliczeń.
5 Kontrast Wyśietlenie obrazu rogramach TNTmis i Mathcad Do badania i rozciągania ontrastu czytany jest rogramie TNTmis obraz RED.bm zamieszczony atalogu TNT_9_SamleData/Color/Sthelens.rvc (rys...). Rys... Obraz ten jest jednocześnie czytany do rogramu Mathcad (rys...): := 5
6 f := READ_IMAGE ("Filtracja.RED.bm" ) f = f Rys... min( f) = max( f) = 55 mean( f) = 7 stdev( f) = 7 Linioe rozciągnięcie ontrastu Wartości iseli f oreślające stonie szarości obrazu czarnobiałego zmieniają się zyle zaresie - 55 gdzie oznacza olor czarny natomiast 55 - biały (rys...). Obraz oazany na rys... jest bardzo ciemny co oznacza Ŝe ystęuje znaczna rzeaga iseli o artości zbliŝonej do. Zatem obraz nie jest yraźny - ontrastoy jeŝeli ystęuje rzeaga iseli o stoniach szarości nieielim zaresie enątrz ełnego rzedziału zmienności Graficznie ilustruje to histogram obrazu. Jest to yres tóry uazuje ile iseli osiada taą samą artość jasności f (rys...). Na yresie idać rzesunięcie znacznej części iseli ierunu oloru czarnego. Piseli bardzo jasnych o artości oyŝej 8 jest na tym obrazie nieiele. Obrazy o słabym ontraście charateryzują się ąsim histogramem tóremu odoiada mała artość odchylenia standardoego. Histogram nic nie mói o tym ja oszczególne isele są rozłoŝone obrazie. Oznacza to Ŝe róŝne obrazy mogą mieć odobnie yglądające histogramy. H := histogram( 56 f) Liczba iseli Stonie szarosci f Rys.... 6
7 Rys... Kontrast tego obrazu moŝna oraić rzez rozciągnięcie histogramu (rys...5): rzyisanie artości 55 szystim iselom osiadającym stonie szarości n. > 8 rzyisanie artości szystim iselom osiadającym stonie szarości n. < rzeształcenie linioe zaresu zmienności ozostałych iseli - 8 na zares ełny Obraz rzeształcony 55 Obraz ejścioy 55 8 Przeształcenie LINIOWE zaresie -8 Rys...5 7
8 Algorytm linioego rozciągnięcia ontrastu z roadzonym zaresem - 8 (rys...5) ma ostać (rys...6-7): i :=.. ros( f) j :=.. cols( f) := Linioe i j := if f i j < 55 if f i j > 8 f i j 55 8 otherise Linioe = Linioe min( Linioe) = max( Linioe) = 55 stdev( Linioe) = 55 mean( Linioe) = 9 Rys...6 H Linioe := histogram( 55 Linioe) Liczba iseli Stonie szarosci f Rys...7 Nielinioe rozciągnięcia ontrastu Linioe rozciągnięcie ontrastu zmacnia obraz jednaoo odanym zaresie - 8. Dostęne rogramie TNTmis rzeształcenia nielinioe Normalizujące Wyrónanujące Wyładnicze Logarytmiczne i Narysoane rzez uŝytonia umoŝliiają zmacnianie ontrastu róŝnym stoniu ybranych zaresach z zadanego rzedziału. Linie yresó tych rzeształceń (rys...5-6) o najięszym nachyleniu odoiadają najięszemu ontrastoi. W tych rzyadach histogram jest rónieŝ rozszerzony ale jednocześnie bardziej słaszczony - yrónany. 8
9 Kontrast obrazu zrasta na szczycie histogramu a maleje na jego ońcach bardziej są uyulone ciemniejsze mniej idoczne obszary obrazie (rys.....6). Rys...8 Rys...8 9
10 Rys...9 Rys...
11 Przeształcenia Wyładnicze Logarytmiczne i Narysoane rzez uŝytonia są oarte na funcjach analitycznych natomiast Wyrónanie jest oarte na histogramie zbiorczym - sumuloanym C f (rys...): L := 56 N := cols( f) ros( f) :=.. 55 h H := C f ( ) := i = h i C f ( ) L N C f( ) Rys... Rys... Porzez saloanie (L-)/N histogramu zbiorczego do artości z zaresu ( 55) gdzie L = 56 - liczba oziomó N = 9 - liczba iseli otrzymuje się jedną z ostaci funcji do nielinioego rzeształcenia obrazu (rys ): m :=.. ros( f) n :=.. cols( f) Wyrónanie m n := trunc L N C f trunc f m n ( ( )) Wyrónanie = Wyrónanie min( Wyrónanie) = max( Wyrónanie) = 55 stdev( Wyrónanie) = 7 mean( Wyrónanie) = 8 Rys...
12 H Wyrón := histogram( 56 Wyrónanie) Liczba iseli Stonie szarosci f Rys...5
13 Filtracja rzestrzenna Filtracja rzestrzenna Filtracja rzestrzenna oznacza oeracje rzeroadzane na ojedynczych omórach rastra rzez działania algebraiczne na sąsiednich iselach. Na rzyład filtr średnia aŝona zmienia odstającą artość oryginalnego obrazu 9 środu ona o ymiarze na artość - bardziej rzystającą do ozostałych otaczających artości ystęujących tym onie (rys..). Masa filtru F = W/6 średnia aŝona (macierz ag W) 6 Obraz oryginalny P = Wyni slotu (F P): noa artość zastęująca 9 Zastosoania Rys.. Filtry są uŝyane do: oraiania jaości obrazu szczególności rzez: - usunięcie rzyadoych załóceń iseli - ygładzenie obrazu - zmocnienie treści obrazu yryania raędzi. Klasy filtró rogramie TNT Program TNTmis yróŝnia 6 las filtró rzestrzennych dostęnych anelu Filtracje rzestrzenne (rys..): ogólne yryające raędzie uleszające reduujące szumy radaroe i testuralne. Do filtró rzestrzennych zaliczany jest rónieŝ filtr rozciągania ontrastu adatacja loalna dostęny anelu Rozciąganie ontrastu. Filtry te są rzedstaione olejnych rozdziałach.
14 Rys..
15 Filtry ogólne Filtry ogólne rogramie TNTmis Klasa filtró ogólnych dostęnych rogramie TNTmis (rys..) zaiera standardoe sosoby filtroania czyli filtry dolnorzeustoe i górnorzeustoe tym filtr yostrzający. Wczytany obraz n. TMNOISY (rys..) moŝe być filtroany całości lub części zaleŝnie od yboru ocji Wszysto lub Poligon menu Filtr (rys..). Efet filtroania moŝna rzeglądać onie Test yśietlenia (rys..) tóre uazuje się o yborze ocji Testuj menu Filtroanie (rys..). W onie tym moŝna za omocą oligonu lub rostoąta zaznaczyć obszar testoy i tylo dla niego rzeroadzać filtroanie za omocą ocji Filtruj / Przyróć (rys..-6). Rys.. 5
16 Zaznacz obszar Filtruj Przyróć Obraz yjścioy (rys..) Rys.. Filtr dolnorzeustoy - średnia Rys.. Rys.. 6
17 Filtr górnorzeustoy Filtr górnorzeustoy - yostrzenie Rys..5 Rys..6 Filtr średnia Na rysunach.7.8 oazany jest oięszeniu fragment obrazu (rys..). Pisele o artościach 85 i 9 (rys..8) yraźnie odstają od ozostałych. Wygładzenie obrazu orzez łagodniejsze o mniejszym sou rzejścia między sąsiadującymi iselami oraz usunięcie odstających artości nazyanych szumem moŝna osiągnąć rzez uśrednienie artości aŝdego isela biorąc od uagę isele sąsiadujące. Na rzyład onie obrazu o ymiarach iseli zaznaczonym na rys..8 filtr Średnia (rys..7) zastęuje artość oryginalną 9 artością średnią 5 (rys..9). 9 Masa filtru F = W/9 średnia (macierz ag W) Obraz oryginalny P = 5 Wyni slotu (F P): noa artość zastęująca 9 Rys..7 7
18 Rys..8 Rys..9 Efet działania filtru średnia na obrazie rzedstaionym na rys... rzy załoŝeniu masi iseli jest oazany na rys.... Więsze ygładzenie obrazu moŝna uzysać ustalając masę filtra o szeroości i długości lub menu Rozmiar (rys...9). 8
19 Rys.. Filtr średnia aŝona (gaussosi) Średnia arytmetryczna zyła rzyisuje szystim iselom z otoczenia interoloanego isela jednaoe agi róne jedności (rys..7) ich ły na yznaczaną artość średniej jest jednaoy. Rys.. 9
20 W rzyadu średniej arytmetycznej aŝonej aŝdemu iseloi moŝna nadać inną agę referując ten sosób isele tóre będą miały najięszy ły na yznaczaną artość średnią. Zyle najięszą agę rzyisuje się iseloi środoemu ona n. ozostałe isele otrzymują agi n. i - malejące ze zrostem odległości od tego isela (rys..). Tego tyu filtr jest nazyany filtrem gaussosim. W rozatryanym rzyładzie (rys..) filtr Średnia aŝona zastęuje artość oryginalną 9 artością średnią (rys..). Filtry dolnorzeustoe Jedną z charaterysty obrazu jest częstotliość rzestrzenna oreślona jao liczba zmian artości iseli na jednostę długości dla doolnego rzeroju obrazu (rys...). Częstotliość rzestrzena obrazu: zeroa nisa ysoa = () P = () P = (8) 5 6 P = = 5 = Rys.. Filtry dolnorzeustoe szczególności średnia zyła rzeuszczają fragmenty obrazu o nisiej częstotliości a tłumią fragmenty obrazu o ysoiej częstotliości (rys..). Oryginalny obraz (rys..) zostaje ygładzony i ozbaiony szumu (rys..). Filtry górnorzeustoe Filtry górnorzeustoe na rzyład: = 9 F = 5 F = 5 F = F rzeuszczają i zmacniają fragmenty obrazu o ysoiej częstotliości a tłumią fragmenty obrazu o nisiej częstotliości.
21 Na rzyład onie obrazu o ymiarach iseli zaznaczonym na rys..8 filtr górnorzeustoy (średnia aŝona) (rys..) zastęuje artość oryginalną 9 artością średnią (rys..). Masa filtru F = W/.5 średnia aŝona (macierz ag W).5 Obraz oryginalny P = Wyni slotu (F P): noa artość zastęująca 9 Rys.. Rys.. Elementy obrazu (rys..) o duŝej częstotliości zostają yraźnie uyulone ontrast zostaje oraiony (rys..5). Filtr yostrzający Znaczne yostrzenie obrazu moŝna uzysać za omocą filtru rzyisującego bardzo duŝą agę iseloi yznaczanemu środoemu. Na rzyład onie obrazu o ymiarach iseli zaznaczonym na rys..8 filtr yostrzający (średnia aŝona) (rys..) zastęuje artość oryginalną 9 artością średnią 57 (rys..5).
22 Masa filtru F = W/ średnia aŝona (macierz ag W) Obraz oryginalny P = 57 Wyni slotu (F P): noa artość zastęująca 9 Rys.. Rys..5
23 Filtry yryające raędzie Filtry yryające raędzie rogramie TNTmis Klasa filtró yryających raędzie dostęnych rogramie TNTmis zaiera filtry: Sobela Robertsa Preitta oraz umoŝliia zdefinioanie filtru łasnego (rys..). Efet działania tych filtró na obrazie a (rys..) jest oazany na rysunach.-6 natomiast ois tych i innych filtró stosoanych do yryania raędzi odany jest dalszej części tego odrozdziału. Rys..
24 Rys.. Filtr gradientoy Sobel Rys..
25 Filtr gradientoy Roberts Rys.. Filtr gradientoy Preitt Rys..5 5
26 Filtr gradientoy Chen Rys..6 Filtry róŝnicoe Wyryanie raędzi umoŝliia oreślenie ołoŝenia ształtu i ymiaró obietó obrazu rastroego. Kraędź znajduje się tam gdzie jasność obrazu czarno-białego zmienia się z nisiej do ysoiej artości i odrotnie. W zaleŝności od rofilu ionoego raędzi zmiany jasności mogą nastęoać linioo lub sooo (rys..7). Profile ionoe raędzi dachoy linioy schodoy ramoy Rys..7 Najrostsze i najszybsze filtry yryające raędzie yznaczają masymalną artość z róŝnic bezzględnych artości iseli otaczających badany isel. Filtr róŝnicoy homogeniczny ydziela 8 otaczających iseli onie o ymiarze x (rys..8) artością yjścioą jest masimum bezzględnych artości róŝnic między artościami tych iseli a artością isela środoego. 6
27 - - olumny iersze Filtr homogeniczny } max{ P = Obraz Obraz raędzi Rys..8 Filtr róŝnicoy ydziela ary z otaczających iseli onie o ymiarze x artością yjścioą jest masimum bezzględnych artości róŝnic między iselami: górny ley - dolny ray górny środoy - dolny środoy górny ray - dolny ley ray środoy- ley środoy (rys..9). - - olumny iersze Filtr róŝnicoy } max{ = P Obraz Obraz raędzi Rys..9 Filtr gradientoy Preitt Filtr gradientoy Preitt działa na zasadzie róŝnicoej ierunach ionoym i oziomym. Filtr ten orzysta z gradientu G = grad() artości iseloej tóry jest etorem rostoadłym do yryanej raędzi (rys..). 7
28 olumny iersze -- - Pochodna ionoa = = = Pochodna ozioma = = = Gradient i jego artość: G = grad ( ) = [ ] G = G = P F P F Rys.. Sładoe gradientu Preitta G = grad() zaierają dodatoo sąsiednie ochodne (rys..): Masa gradientu ionoego Preitt F Obraz oryginalny P Sładoa ionoa gradientu Preitt = F P = -9 Masa gradientu oziomego Preitt F Obraz oryginalny P Sładoa ozioma gradientu Preitt = F P = 5 Gadient Preitt: G := 9 5 G = 9 Rys.. Efet działania filtru Preitt na obrazie rzedstaionym na rys.. jest oazany na rys..5 oraz o oięszeniu (rys..) na rys... 8
29 Wyryana raędź budynu Rys.. Filtr gradientoy Preitt Rys.. 9
30 Filtr gradientoy Sobel Filtr działa na zasadzie róŝnicoej analogicznie ja filtr Preitt ierunach oziomym i ionoym jedna rzyisuje ięszą - odojoną agę róŝnicom środoym jest ięc bardziej uŝyteczny do yryania raędzi diagonalnych niŝ oziomych czy ionoych (rys..). Masa gradientu ionoego Sobel F Obraz oryginalny P Sładoa ionoa gradientu Sobel = F P = -8 Masa gradientu oziomego Sobel F Obraz oryginalny P Sładoa ozioma gradientu Sobel = F P = 566 Gadient Sobel: G := 9 5 G = 9 Rys.. Efet działania filtru Sobel na obrazie rzedstaionym na rys.. jest oazany na rys.. oraz o oięszeniu (rys..) na rys..5. Filtr gradientoy Sobel Rys..5
31 Filtr gradientoy Frei-Chen Filtr działa na zasadzie róŝnicoej analogicznie ja filtry Preitt i Sobel ierunach oziomym i ionoym jedna rzyisuje ośrednią zględem tych filtró agę róŝnicom środoym (rys..6). Masa gradientu ionoego Chen F Obraz oryginalny P Sładoa ionoa gradientu Chen = F P = Masa gradientu oziomego Chen F Obraz oryginalny P Sładoa ozioma gradientu Chen = F P = -77 Gadient Sobel: G := 9 5 G = 9 Rys..6 Efet działania filtru Chen na obrazie rzedstaionym na rys.. jest oazany na rys..6 oraz o oięszeniu (rys..) na rys..7. Filtr gradientoy Chen Rys..7
32 Filtr gradientoy Roberts Filtr działa na zasadzie róŝnicoej odobnie ja filtry Preitt i Sobel jedna rzy załoŝeniu ojedynczych róŝnic ierunach diagonalnym i orzecznym - transersalnym (rys..8-9). olumny iersze -- - Pochodna transersalna t = = t d Pochodna diagonalna = = d = = Gradient Robertsa: G = grad ( ) = [ ] d t G = G = d t P F P Ft d Rys..8 Masa gradientu diagonalnego Roberts F Obraz oryginalny P = 5 Sładoa diagonalna gradientu Roberts = F P Masa gradientu transersalnego Roberts F Obraz oryginalny P = -8 Sładoa transersalna gradientu Roberts = F P Gadient Sobel: G := 9 5 G = 9 Rys..9
33 Efet działania filtru Roberts na obrazie rzedstaionym na rys.. jest oazany na rys..6 oraz o oięszeniu (rys..) na rys... Filtr gradientoy Roberts Rys.. Filtr Lalasjan yryający raędzie Efetem działania filtró gradientoych oartych na ierszej ochodnej są yryane dość szeroie raędzie zaierające iele iseli szczególnie rzyadu rofili dachoych i ramoych. Pojaiają się zatem roblemy z identyfiacją iseli środoych raędzi. Filtry oarte na hesjanie - macierzy drugich ochodnych roadzą do leszych rezultató tym zględzie yryają raędzie e szystich ierunach raędzie są bardziej yostrzone orónaniu z innymi filtrami. Przyładem jest filtr Lalace'a (rys..): F = tóry moŝe być rozszerzony na ono o ięszym ymiarze n
34 - = - = ) ( = = = olumny iersze = = ) ( = = = P F = = = LP Lalasjan: Pochodne ionoe Pochodne oziome Pochodna cząstoa ionoa Pochodna cząstoa ozioma Rys.. Filtr yostrzający raędzie Obraz z yostrzonymi raędziami uzysiany jest yniu odjęcia oryginalnego obrazu od obrazu utorzonego za omocą filtru Średnia.
35 5 Filtry reduujące szum Filtry reduujące szum rogramie TNTmis Klasa filtró Reducja szumó dostęnych rogramie TNTmis zaiera filtry standardoe (rys. 5.): Mediana Modalny Olimijsi Mediana ielooziomoa P-Mediana Adatacyjna średnia P-Mediana. Efet działania tych filtró na ybranym odobszarze obrazu TMNOISY (rys. 5.) jest oazany na rysunach 5.-8 natomiast ois tych filtró odany jest dalszej części tego odrozdziału. Rys. 5. 5
36 Rys. 5. Obraz yjścioy (rys. 5.) Filtr Mediana Rys. 5. Rys. 5. 6
37 Filtr Olimijsi Filtr Mediana ielooziomoa Rys. 5.5 Rys. 5.6 Filtr P-Mediana (A =.) Filtr Adatacyjna średnia P-Mediana Rys. 5.7 Rys. 5.8 Mediana W onie obrazu filtr Mediana zastęuje artość oryginalną 9 (rys. 5.9) artością środoą osortoanego szeregu róną 5 (rys. 5.9). Efet działania filtru Mediana na obrazie rzedstaionym na rys. 5. jest oazany na rys
38 Rys. 5.9 Rys. 5. Modalny W onie obrazu filtr Modalny zastęuje artość oryginalną 9 (rys. 5.9) artością najczęściej ystęującą tym onie (durotnie) róną 5 (rys. 5.9). 8
39 Obrazy o lasyfiacji n. CLS_ISODATA atalogu filter/cb_class zaierają często szereg rozrzuconych na obrazie suień o nieieliej liczbie iseli załócających obraz (rys. 5.). Efet działania filtru modalnego usuającego załócenia i oraiającego lasyfiację oazany jest na rys. 5.. Obraz yjścioy (CLS_ISODATA) Filtr Modalny Olimijsi Rys. 5. Rys. 5. W onie obrazu filtr Olimijsi zastęuje artość oryginalną 9 (rys. 5.9) artością średnią o odrzuceniu artości masymalnej 9 i minimalnej (rys. 5.): Rys. 5. 9
40 Parametr filtra A = (rys. 5.) umoŝliia odrzucanie A-srajnych artości masymalnych i minimalnych. Dla A = odrzucana jest jedna srajna artość minimalna i masymalna. Rys. 5. Efet działania filtru Olimijsi na obrazie rzedstaionym na rys. 5. rzy załoŝeniu masi iseli oraz artości arametru A = (rys. 5.) jest oazany na rys Mediana ielooziomoa W onie obrazu (rys. 5.9): filtr Mediana ielooziomoa zastęuje artość oryginalną 9 medianą (rys. 5.5) trzech artości: środoej 9 oraz masymalnej i minimalnej z median yznaczonych czterech ierunach: oziomym ionoym diagonalnym orzecznym Mediana = 5 Mediana = Mediana = 5 Mediana =
41 Rys. 5.5 Efet działania filtru Mediana ielooziomoa na obrazie rzedstaionym na rys. 5. rzy załoŝeniu masi iseli jest oazany na rys P-Mediana W onie obrazu (rys. 5.9): filtr P-Mediana zastęuje artość oryginalną 9 artością średnią aŝoną (rys. 5.6) z artości środoej 9 oraz średniej.5 z median 6 i yznaczonych ierunach: oziomy-ionoy diagonalny-orzeczny Mediana = 6 Mediana = Średnia z median =.5 A =... - aga artości środoej - A - aga średniej z median Suma ag = N. dla A :=. średnia aŝona ynosi A 9 ( A).5 = 9.
42 Rys. 5.6 Efet działania filtru P-Mediana na obrazie rzedstaionym na rys. 5. rzy załoŝeniu masi iseli oraz arametru A =. (rys. 5.7) jest oazany na rys Rys. 5.7
43 6 Filtry uleszające Filtry uleszające oraiają jaość obrazu rzez yostrzenie raędzi i naroŝnió z ygładzeniem oierzchni enętrznych. Więszość z nich usua rónieŝ załócenia obrazu. Klasa filtró uleszających dostęnych rogramie TNTmis zaiera filtry (rys. 6.): Voltera/Unshar: arametr filtru A rzyjmuje artości. -. dla A zbliŝonego do minium. otrzymuje się obraz realistyczny z acetoalnym yostrzeniem (rys. 6.-) natomiast dla A >.5 obraz ma ysoi ontrast (rys. 6.5). Kontrast loalny: da arametry A o zaresie i B o zaresie.-. umoŝliiają uzysanie obrazu o oŝądanym ontaście (rys. 6.6) Dolny-górny-środoy (LUM) da arametry A o zaresie - 5 i B o zaresie - umoŝliiają uzysanie obrazu o oŝądanym ontaście (rys. 6.7) Porónanie i ybór (CS - Comarision and Selection) arametr filtru A zaresie - (standard A = ) umoŝliia otrzymanie obrazu z yostrzonymi raędziami i ygładzonymi oierzchniami enętrznymi (rys. 6.8) WMMR-MED (Weighted Majority ith Minimum Range-MEDian): arametr filtru A zaresie - umoŝliia otrzymanie obrazu o oŝądanym ygładzeniu i yostrzeniu raędzi (rys. 6.9). Rys. 6.
44 Rys. 6. Obraz yjścioy (rys. 6.) Filtr Voltera/Unshar: A =. Rys. 6. Rys. 6.
45 Filtr Voltera/Unshar: A =. Filtr Kontrast loalny: A =. B =. Rys. 6.5 Rys. 6.6 Filtr Dolny-górny-środoy A = B = Filtr Porónanie i ybór CS: A = Rys. 6.7 Rys
46 Filtr WMMR-MED: A =. Rys
47 7 Filtry testuralne Filtry testuralne uŝyają loalne statystyczne zmienności jasności obrazu dla uyulenia testury. Przeształcony obraz moŝe być uŝyty do dalszych analiz taich ja segmentacja obrazu lub jao dodatoy sładoy raster automatycznej lasyfiacji obrazó. Klasa filtró testuralnych dostęnych rogramie TNTmis zaiera filtry (rys. 7.) tórych działanie jest oazane na obrazie yjścioym oazanym na rys. 7.-: Odchylenie standardoe: rozatryanym rzyładzie obraz ynioy jest czarny Teager (rys. 7.) Zares arametr A o zaresie (standard A = ) umoŝliiają uzysanie obrazu o oŝądanym rozładzie testury (rys ) Rys. 7. 7
48 Rys. 7. Obraz yjścioy (rys. 7.) Filtr Teager Rys. 7. Rys. 7. 8
49 Filtr Zares A =. Filtr Zares A = 5. Rys. 7.5 Rys. 7.6 Filtr Zares A = 8. Rys
50 8 Filtr rozciągania ontrastu Do filtró rzestrzennych zaliczany jest rónieŝ filtr rozciągania ontrastu adatacja loalna dostęny anelu Rozciąganie ontrastu (rys. 8.). Rys. 8. Filtr Loalne adatacyjne rozciągnięcie ontrastu LACE (Locally Adative Contrast Enhancement; Wallis filter) rzeroadza rzestrzennie-zmienne rozciąganie ontrastu na obszarze obrazu czarnobiałego oloroego lub ielozaresoego. Filtr ten jest szczególnie uŝyteczny rzyadu jednoczesnego ystęoania duŝych jasnych i ciemnych obszaró na obrazie n. haaii/il_img/ila (rys. 8.-). W taim rzyadu globalne metody rozciągania ontrastu (linioe i inne) nie mogą dać oŝądanych ynió. Filtr LACE yrónuje artości jasności aŝdym loalnym obszarze rzy zadanych arametrach (rys. 8.): rozmiar ona filtra oŝądana średnia i odchylenie standardoe oraz czynni aŝony i granica zrostu (zysu). Ta rocedura oraia loalnie ontrast jednocześnie reduuje ontrast między jasnymi i ciemnymi obszarami (rys. 8.). 5
51 Obraz yjścioy Filtr: Loalne adatacyjne rozciągnięcie ontrastu LACE Rys. 8. Rys. 8. 5
52 9 Filtry radaroe oracoaniu... Filtr Sigma Filtr adatacyjny Kuan Filtr adatacyjny Kuan uzględnia statystyczne łaściości artości iseli artość średnią m i odchylenie standardoe σ. ruchomym onie obrazu: P = Filtroana artość P isela środoego ma ostać: P = m(- ) gdzie jest agą obliczoną na odstaie szystich artości iseli onie P: rzy czym: C I C C = C u I u σ = - sółczynni załócający szum m Filtr adatacyjny multiliatyny Lee Filtr adatacyjny multiliatyny Lee ma ostać analogiczną ja filtr Kuan rzy czym aga jest oreślona nastęująco: = C C u I 5
53 Filtr adatacyjny Forst Filtroana artość P isela środoego ona obrazu P ma ostać średniej aŝonej: P *F P = N gdzie filtr Forst F = zaiera radialne agi iseli: ( r) = e σ a*( ) r m rzy czym: r - odległość isela od isela środoego a - arametr N - suma ag (elementó macierzy F) Filtr adatacyjny addytyny Lee Filtr ygładza dane obrazoe bez usuania raędzi lub yostrzania obietó na obrazie. zachouje raędzie i usua szum o ysoiej częstotliości jest często stosoany do filtracji danych radaroych. Wartość isela środoego ona obrazu: P = jest rzeształcana na gdzie P = m a( - m) var( ) a = var( ) α oraz: m - średnia artość iseli obrazu P var() - ariancja artości iseli obrazu P α - addytyne załócenie ariancji Filtr adatacyjny multiliatyny Lee 5
54 Filtr zachouje raędzie i usua szum o ysoiej częstotliości jest często stosoany do filtracji danych radaroych. Wartość isela środoego ona obrazu P jest rzeształcana na gdzie P = m a( - βm) m var( ) / u a = var( ) / m oraz: m - średnia artość iseli obrazu P var() - ariancja artości iseli obrazu P β - multiliatyne załócenie średniej Filtr adatacyjny addytyno-multiliatyny Lee Filtr zachouje raędzie i usua szum o ysoiej częstotliości jest często stosoany do filtracji danych radaroych. Wartość isela środoego ona obrazu P jest rzeształcana na gdzie P = m a( - βm -α) m var( ) / u a = var( ) / m oraz: m - średnia artość iseli obrazu P var() - ariancja artości iseli obrazu P β - multiliatyne załócenie średniej α - addytyne załócenie średniej 5
Przetwarzanie obrazów. Grupy metod przetwarzania obrazu. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe. Przetwarzanie jednopunktowe
Przetwarzanie obrazów Ogólna definicja Algorytm przetwarzający obraz to algorytm który, otrzymując na wejściu obraz wejściowy f, na wyjściu zwraca takŝe obraz (g). Grupy metod przetwarzania obrazu Przekształcenia
( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego
Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego /9 Obliczanie gradientu błędu metodą uładu dołączonego Chodzi o wyznaczenie pochodnych cząstowych funcji błędu E względem parametrów elementów uładu
A - przepływ laminarny, B - przepływ burzliwy.
PRZEPŁYW CZYNNIK ŚCIŚLIWEGO. Definicje odstaoe Rys... Profile rędkości rurze. - rzeły laminarny, B - rzeły burzliy. Liczba Reynoldsa Re D [m/s] średnia rędkość kanale D [m] średnica enętrzna kanału ν [m
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Grupa ID308, Zespół 11 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń Ćwiczenie 6 Temat: Operacje sąsiedztwa wyostrzanie obrazu Wykonali: 1. Mikołaj Janeczek
Rozciąganie histogramu
Rozciąganie histogramu Histogram jest wykresem przedstawiającym częstość występowania pikseli o danej jaskrawości, jasności, barwie. Raster 1 1 3 1 0 2 2 2 3 3 3 1 1 4 0 0 0 3 1 3 4 1 3 3 3 1 3 2 3 5 1
1 LWM. Defektoskopia ultradźwiękowa. Sprawozdanie powinno zawierać:
L Defetosoia ultraźwięowa Srawozanie owinno zawierać:. Króti ois aaratury i metoy.. Rysune słua z zwymiarowanym ołożeniem wa. L Elastootya ynii baań elastootycznych Rzą izochromy m Siła na ońcu źwigni
Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych
Parametryzacja obrazu na potrzeby algorytmów decyzyjnych Piotr Dalka Wprowadzenie Z reguły nie stosuje się podawania na wejście algorytmów decyzyjnych bezpośrednio wartości pikseli obrazu Obraz jest przekształcany
6 6.1 Projektowanie profili
6 Niwelacja rofilów 6.1 Projektowanie rofili Niwelacja rofilów Niwelacja rofilów olega na określeniu wysokości ikiet niwelacją geometryczną, trygonometryczną lub tachimetryczną usytuowanych wzdłuŝ osi
Do Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transakcji przez KDPW_CCP
Załączni nr Do Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transacji rzez KDPW_CCP Wyliczanie deozytów zabezieczających dla rynu asowego (ozycje w acjach i obligacjach) 1. Definicje Ileroć w niniejszych
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne
Filtry Plan wykładu Przegląd dostępnych filtrów Zastosowanie filtrów na różnych etapach pracy systemu Dalsze badania Kontrast i ostrość Kontrast różnica w kolorze i świetle między częściami ś i obrazu
Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.
Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 8 Filtracja uśredniająca i statystyczna. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zdobycie umiejętności tworzenia i wykorzystywania
A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna
A. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z wsaźniami esploatacyjnymi eletronicznych systemów bezpieczeństwa oraz wyorzystaniem ich do alizacji procesu esplatacji z uwzględnieniem przeglądów
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 8 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
ZASTOSOWANIE IpDFT DO DIAGNOSTYKI SILNIKÓW ASYNCHRONICZNYCH
Zeszyty Problemoe Maszyny Eletryczne Nr 3/214 (13) 293 Przemysła Krzy, Maciej Sułoicz, Natalia Pragłosa Ryło Politechnia Kraosa ZASTOSOWANIE IDFT DO DIAGNOSTYKI SILNIKÓW ASYNCHRONICZNYCH APLICATION OF
TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM
EORI OBWODÓW I SYGNŁÓW LBORORIUM KDEMI MORSK Katedra eleomuniacji Morsiej Ćwiczenie nr 2: eoria obwodów i sygnałów laboratorium ĆWICZENIE 2 BDNIE WIDM SYGNŁÓW OKRESOWYCH. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia
Rozkłady zmiennych losowych
ZIP 007/008 (zaoczne) Rozłady zmiennych losowych I. X zmienna losowa soowa. Rozład zero jedynowy X rzybiera dwie wartości: i 0 Jeśli P(X ), to (X ) q P gdyż P(X ) P(X ) Rozład zmiennej losowej jest rozładem
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania Grupa ID308, Zespół 11 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń Ćwiczenie 8 Temat: Operacje sąsiedztwa detekcja krawędzi Wykonali: 1. Mikołaj Janeczek
Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji
Przetwarzanie obrazów rastrowych macierzą konwolucji 1 Wstęp Obrazy rastrowe są na ogół reprezentowane w dwuwymiarowych tablicach złożonych z pikseli, reprezentowanych przez liczby określające ich jasność
Analiza obrazu. wykład 4. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009
Analiza obrazu komputerowego wykład 4 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Filtry górnoprzepustowe - gradienty Gradient - definicje Intuicyjnie, gradient jest wektorem, którego zwrot wskazuje
Przetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przekształcenia kontekstowe Liniowe Nieliniowe - filtry Przekształcenia kontekstowe dokonują transformacji poziomów jasności pikseli analizując za każdym razem nie tylko jasność danego
Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław OŁOŃSI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
C = 0,8 2. W obliczeniach załoŝono, Ŝe obciąŝenie to będzie przykładane do górnych pasów dźwigarów. ObciąŜenia w programie Robot.
ZAŁĄCZNIK 1. OBLICZENIA STATYCZNE ELEMENTÓW PRĘTOWYCH KONSTRUKCJI DACHU W NAWACH O ROZPIĘTOŚCI 30 m i 24 m Z1.1. Zestawienie obciąŝeń ObciąŜenia stałe Zestawienie obciąŝeń na 1m 2 dachu od warstw okrycia:
Kody Huffmana oraz entropia przestrzeni produktowej. Zuzanna Kalicińska. 1 maja 2004
Kody uffmana oraz entroia rzestrzeni rodutowej Zuzanna Kalicińsa maja 4 Otymalny od bezrefisowy Definicja. Kod nad alfabetem { 0, }, w tórym rerezentacja żadnego znau nie jest refisem rerezentacji innego
MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH
MODYFICJ OSZTOW LGORYTMU JOHNSON DO SZEREGOWNI ZDŃ UDOWLNYCH Michał RZEMIŃSI, Paweł NOW a a Wydział Inżynierii Lądowej, Załad Inżynierii Producji i Zarządzania w udownictwie, ul. rmii Ludowej 6, -67 Warszawa
3. Kinematyka podstawowe pojęcia i wielkości
3. Kinematya odstawowe ojęcia i wielości Kinematya zajmuje się oisem ruchu ciał. Ruch ciała oisujemy w ten sosób, że odajemy ołożenie tego ciała w ażdej chwili względem wybranego uładu wsółrzędnych. Porawny
Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań
Mieczysław POŁOŃSKI Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowisa, Szoła Główna Gospodarstwa Wiejsiego, Warszawa, ul. Nowoursynowsa 159 e-mail: mieczyslaw_polonsi@sggw.pl Założenia Optymalizacja harmonogramów
4.3. Obliczanie przewodów grzejnych metodą elementu wzorcowego (idealnego)
.3. Obliczanie rzeodó grzejnych metodą elementu zorcoego (idealnego) Wzorcoy element grzejny jest umieszczony iecu o doskonałej izolacji cielnej i stanoi ciągłą oierzchnię otaczającą ad (rys..3). Rys..3.
Raport. Bartosz Paprzycki xed@mat.umk.pl UMK 2009/2010
Raport Bartosz Paprzycki xed@mat.umk.pl UMK 2009/2010 1. Wykrywanie krawędzi 1.0. Obraz oryginalny 1. 1.1. Sobel. Parametry: domyślne. 1.2. Prewitt. Parametry: domyślne. 1.3. Roberts. Parametry: domyślne.
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Politechnia dańsa Wydział Eletrotechnii i Automatyi Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy Automatyi Transmitancyjne schematy bloowe i zasady ich rzeształcania Materiały omocnicze do ćwiczeń termin
Proste metody przetwarzania obrazu
Operacje na pikselach obrazu (operacje punktowe, bezkontekstowe) Operacje arytmetyczne Dodanie (odjęcie) do obrazu stałej 1 Mnożenie (dzielenie) obrazu przez stałą Operacje dodawania i mnożenia są operacjami
WSTĘP DO PRZETWARZANIA OBRAZÓW. Jak znaleźć ciekawe rzeczy na zdjęciu? mgr Krzysztof Szarzyński
WSTĘP DO PRZETWARZANIA OBRAZÓW Jak znaleźć ciekawe rzeczy na zdjęciu? mgr Krzysztof Szarzyński Czym jest obraz? Na nasze potrzeby będziemy zajmować się jedynie obrazami w skali szarości. Większość z omawianych
Restauracja a poprawa jakości obrazów
Restauracja obrazów Zadaniem metod restauracji obrazu jest taie jego przeształcenie aby zmniejszyć (usunąć) znieształcenia obrazu powstające przy jego rejestracji. Suteczność metod restauracji obrazu zależy
Dynamiczne struktury danych: listy
Dynamiczne struktury danych: listy Mirosław Mortka Zaczynając rogramować w dowolnym języku rogramowania jesteśmy zmuszeni do oanowania zasad osługiwania się odstawowymi tyami danych. Na rzykład w języku
Metody optymalizacji nieliniowej (metody programowania nieliniowego) Ewa Niewiadomska-Szynkiewicz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej
Metody optymalizacji nieliniowej metody programowania nieliniowego Ewa Niewiadomsa-Szyniewicz Instytut Automatyi i Inormatyi Stosowanej Ewa Niewiadomsa-Szyniewicz ens@ia.pw.edu.pl Instytut Automatyi i
Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań
Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi
Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University. Październik 2015
Ćwiczenia z grafiki komputerowej 5 FILTRY Miłosz Michalski Institute of Physics Nicolaus Copernicus University Październik 2015 1 / 12 Wykorzystanie warstw Opis zadania Obrazy do ćwiczeń Zadanie ilustruje
Diagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie drugie Podstawowe przekształcenia obrazu 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z podstawowymi przekształceniami obrazu wykonywanymi
ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305
ZASADY WYZNACZANIA BEZPIECZNYCH ODSTĘPÓW IZOLACYJNYCH WEDŁUG NORMY PN-EN 62305 Henry Boryń Politechnia Gdańsa ODSTĘPY IZOLACYJNE BEZPIECZNE Zadania bezpiecznego odstępu izolacyjnego to: ochrona przed bezpośrednim
Przetwarzanie obrazów wykład 4
Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane)
Implementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
, to niepewność sumy x
Wydział Fizyi UW (wersja instrucji 04.04a) Pracownia fizyczna i eletroniczna dla Inżynierii Nanostrutur oraz Energetyi i Chemii Jądrowej Ćwiczenie 6 Elementy testowania hipotez (z błędami złożonymi) oraz
Komputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja krzywoliniowych obiektów 3d
Komputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja rzywoliniowych obietów 3d Jan Prusaowsi 1), Ryszard Winiarczy 1,2), Krzysztof Sabe 2) 1) Politechnia Śląsa w Gliwicach, 2) Instytut Informatyi
Diagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie piate Filtrowanie obrazu Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z pojęciami szumu na obrazie oraz metodami redukcji szumów przez
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 3 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Zamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja
MODEL RASTROWY Siatka kwadratów lub prostokątów stanowi elementy rastra. Piksel - pojedynczy element jest najmniejszą rozróŝnialną jednostką powierzchniową, której własności są opisane atrybutami. Model
PLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA ALGORYTM MRÓWKOWY (ANT SYSTEM) ALGORYTM MRÓWKOWY. Algorytm mrówkowy
PLAN WYKŁADU Algorytm mrówowy OPTYMALIZACJA GLOBALNA Wyład 8 dr inż. Agniesza Bołtuć (ANT SYSTEM) Inspiracja: Zachowanie mrówe podczas poszuiwania żywności, Zachowanie to polega na tym, że jeśli do żywności
Metodyka obliczenia natężenia przepływu za pomocą anemometru skrzydełkowego.
ZAŁĄCZNIK Metoyka obliczenia natężenia rzełyu za omocą anemometru skrzyełkoego. Prękość oietrza osi symetrii kanału oblicza się ze zoru: S max τ gzie: S roga rzebyta rzez gaz ciągu czasu trania omiaru
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 7 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
P(T) = P(T M) = P(T A) = P(T L) = P(T S) = P(T L M) = P(T L A) = P(T S M) = P(T S A) =
Przyład (obrona orętów USA przed ataami lotnictwa japońsiego) Możliwe dwie wyluczające się tatyi: M = manewr A = artyleria przeciwlotnicza Departament Marynari Wojennej na podstawie danych z wojny na Pacyfiu
Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki
Matematya dysretna Wyład 2: Kombinatorya Gniewomir Sarbici Kombinatorya Definicja Kombinatorya zajmuje się oreślaniem mocy zbiorów sończonych, w szczególności mocy zbiorów odwzorowań jednego zbioru w drugi
x k3 y k3 x k1 y k1 x 2
A. RANFORMACJA RZEMEZCZEŃ obrębie bryły ztynej Andrzej Wite odtay ontrcji mazyn y x - - y x - C x - O x x - x y - - Ry.. chemat tranformacji przemiezczeń Znany jet mały rch bryły ztynej (ry.) pncie O opiany
Wykład 21: Studnie i bariery cz.1.
Wyład : Studnie i bariery cz.. Dr inż. Zbigniew Szlarsi Katedra Eletronii, paw. C-, po.3 szla@agh.edu.pl http://layer.uci.agh.edu.pl/z.szlarsi/ 3.6.8 Wydział Informatyi, Eletronii i Równanie Schrödingera
Analiza falkowa oddziaływania drgań komunikacyjnych na łącza światłowodowe do transferu sygnałów czasu i częstotliwości
1 Analiza falowa oddziaływania drgań omuniacyjnych na łącza światłowodowe do transferu sygnałów czasu i częstotliwości P. Kalabińsi, Ł. Śliwczyńsi, P. Krehli Streszczenie W racy rzedstawiono badania oddziaływania
R w =
Laboratorium Eletrotechnii i eletronii LABORATORM 6 Temat ćwiczenia: BADANE ZASLACZY ELEKTRONCZNYCH - pomiary w obwodach prądu stałego Wyznaczanie charaterysty prądowo-napięciowych i charaterysty mocy.
Zbigniew Sołtys - Komputerowa Analiza Obrazu Mikroskopowego 2016 część 7
7. NORMALIZACJA I BINARYZACJA ADAPTATYWNA 7.1. Normalizacja lokalna Zwykłe konwolucje działają w jednakowy sposób na całym obrazie. Plugin Local Normalization przeprowadza filtrowanie Gaussa w zależności
WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ
WYKŁAD 5 METODY OPTYMALIZACJI NIELINIOWEJ BEZ OGRANICZEŃ Wstęp. Za wyjątie nielicznych funcji, najczęściej w postaci wieloianów, dla tórych ożna znaleźć iniu na drodze analitycznej, pozostała więszość
Segmentacja przez detekcje brzegów
Segmentacja przez detekcje brzegów Lokalne zmiany jasności obrazu niosą istotną informację o granicach obszarów (obiektów) występujących w obrazie. Metody detekcji dużych, lokalnych zmian jasności w obrazie
Rekonstrukcja obrazu (Image restoration)
Rekonstrukcja obrazu (Image restoration) Celem rekonstrukcji obrazu cyfrowego jest odtworzenie obrazu oryginalnego na podstawie obrazu zdegradowanego. Obejmuje ona identyfikację procesu degradacji i próbę
Colloquium 3, Grupa A
Colloquium 3, Grupa A 1. Z zasobów obliczeniowych pewnego serwera orzysta dwóch użytowniów. Każdy z nich wysyła do serwera zawsze trzy programy naraz. Użytowni czea, aż serwer wyona obliczenia dotyczące
Pomiar stopnia suchości pary wodnej
Katedra Silnió Spalinoych i Pojazdó ATH ZAKŁAD TERMODYNAMIKI Pomiar stopnia suchości pary odnej - - Podstay teoretyczne. Para mora jest uładem dufazoym stanie rónoagi. Stanoi ją mieszaniny drobnych ropele
1. Znajdowanie miejsca zerowego funkcji metodą bisekcji.
1. Znajdowanie miejsca zerowego funkcji metodą bisekcji. Matematyczna funkcja f ma być określona w programie w oddzielnej funkcji języka C (tak, aby moŝna było łatwo ją zmieniać). Przykładowa funkcja to:
PROFILOWE WAŁY NAPĘDOWE
- 10 - Profil graniasty P4C czworokątny ois ały graniaste INKOMA o rofilu P4G charakteryzują się nastęującymi właściwościami: 1. rofile P4G stosuje się gdy wystęuje wzajemne osiowe rzesunięcie iasty względem
SYSTEM ZARZĄDZANIA TREŚCIĄ (CMS) STRONY INTERNETOWEJ SZKOŁY PRZEWODNIK
SYSTEM ZARZĄDZANIA TREŚCIĄ (CMS) STRONY INTERNETOWEJ SZKOŁY PRZEWODNIK Daniel M. [dm.o12.pl] 2012 I. Ogólna charakterystyka systemu 1) System nie wymaga bazy danych oparty jest o pliki tekstowe. 2) Aktualna
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10
Stanisław Cichoci Natalia Nehrebeca Wyład 10 1 1. Testowanie hipotez prostych Rozład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyi t Przedziały ufności Badamy czy hipotezy teoretyczne
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości. 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle.
Wykład 3. Opis struktury zbiorowości 1. Parametry opisu rozkładu badanej cechy. 2. Miary połoŝenia rozkładu. 3. Średnia arytmetyczna. 4. Dominanta. 5. Kwantyle. W praktycznych zastosowaniach bardzo często
Pomiary napięć przemiennych
LABORAORIUM Z MEROLOGII Ćwiczenie 7 Pomiary napięć przemiennych . Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie sposobów pomiarów wielości charaterystycznych i współczynniów, stosowanych do opisu oresowych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZA 1. Wyład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy ombinatoryi. Zmienne losowe i ich rozłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych
Programowanie wielocelowe lub wielokryterialne
Programowanie wielocelowe lub wieloryterialne Zadanie wielocelowe ma co najmniej dwie funcje celu nazywane celami cząstowymi. Cele cząstowe f numerujemy indesem = 1, 2, K. Programowanie wielocelowe ciągłe.
Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni
Projekt 2: Filtracja w domenie przestrzeni 1. 2. Wstęp teoretyczny a. Filtracja w domenie przestrzeni b. Krótko o szumie c. Filtracja d. Usuwanie szumu typu Salt and Pepper filtrem medianowym e. Wnioski
Teledetekcja w inżynierii środowiska
AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska Sprawozdanie z przedmiotu: Teledetekcja w inżynierii środowiska Temat: Satelitarny obraz
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI wyklad 3.nb 1. Wykład 3. Sformułujemy teraz warunki konieczne dla istnienia rozwiązań zagadnienia optymalizacyjnego:
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI wyklad 3.nb 1 Wykład 3 3. Otymalizacja z ograniczeniami Sformułujemy teraz warunki konieczne dla istnienia rozwiązań zagadnienia otymalizacyjnego: g i HxL 0, i = 1, 2,..., m (3.1)
3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE
3. OPERACJE BEZKONTEKSTOWE 3.1. Tablice korekcji (LUT) Przekształcenia bezkontekstowe (punktowe) to takie przekształcenia obrazu, w których zmiana poziomu szarości danego piksela zależy wyłącznie od jego
Programowanie wielocelowe lub wielokryterialne
Programowanie wielocelowe lub wieloryterialne Zadanie wielocelowe ma co najmniej dwie funcje celu nazywane celami cząstowymi. Cele cząstowe f numerujemy indesem = 1, 2, K. Programowanie wielocelowe ciągłe
Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.
Filtracja nieliniowa może być bardzo skuteczną metodą polepszania jakości obrazów Filtry nieliniowe Filtr medianowy Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy
BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat
BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat Biblioteka biops zawiera funkcje do analizy i przetwarzania obrazów. Operacje geometryczne (obrót, przesunięcie,
Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1
Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład W celu porównania skuteczności wybranych herbicydów: A, B, C sprawdzano, czy masa chwastów na poletku zaleŝy
Grafika komputerowa. Zajęcia IX
Grafika komputerowa Zajęcia IX Ćwiczenie 1 Usuwanie efektu czerwonych oczu Celem ćwiczenia jest usunięcie efektu czerwonych oczu u osób występujących na zdjęciu tak, aby plik wynikowy wyglądał jak wzor_1.jpg
A4: Filtry aktywne rzędu II i IV
A4: Filtry atywne rzędu II i IV Jace Grela, Radosław Strzała 3 maja 29 1 Wstęp 1.1 Wzory Poniżej zamieszczamy podstawowe wzory i definicje, tórych używaliśmy w obliczeniach: 1. Związe między stałą czasową
Diagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie piąte Filtrowanie obrazu Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z pojęciami szumu na obrazie oraz metodami redukcji szumów
Filtracja obrazu operacje kontekstowe
Filtracja obrazu operacje kontekstowe Główne zadania filtracji Usunięcie niepożądanego szumu z obrazu Poprawa ostrości Usunięcie określonych wad obrazu Poprawa obrazu o złej jakości technicznej Rekonstrukcja
Przykładowe zadania z matematyki na poziomie podstawowym wraz z rozwiązaniami
8 Liczba 9 jest równa A. B. C. D. 9 5 C Przykładowe zadania z matematyki na oziomie odstawowym wraz z rozwiązaniami Zadanie. (0-) Liczba log jest równa A. log + log 0 B. log 6 + log C. log 6 log D. log
Analiza nośności pionowej pojedynczego pala
Poradnik Inżyniera Nr 13 Aktualizacja: 09/2016 Analiza nośności ionowej ojedynczego ala Program: Plik owiązany: Pal Demo_manual_13.gi Celem niniejszego rzewodnika jest rzedstawienie wykorzystania rogramu
Jak określić stopień wykorzystania mocy elektrowni wiatrowej?
Jak określić stoień wykorzystania mocy elektrowni wiatrowej? Autorzy: rof. dr hab. inŝ. Stanisław Gumuła, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, mgr Agnieszka Woźniak, Państwowa WyŜsza Szkoła Zawodowa
KINEMATYKA ROLKOWYCH PRZEKŁADNI TOCZNYCH KINEMATICS OF THE ROLLER SCREW
Dr inŝ. Stanisław Warchoł, email: warchols@prz.edu.pl Katedra Konstrucji Maszyn, Politechnia Rzeszowsa KINEMATYKA ROLKOWYCH PRZEKŁADNI TOCZNYCH Streszczenie: W artyule zaprezentowano rozłady prędości i
Filtracja pomiarów z głowic laserowych
dr inż. st. of. Paweł Zalewsi Filtracja pomiarów z głowic laserowych słowa luczowe: filtracja pomiaru odległości, PNDS Założenia filtracji pomiaru odległości. Problem wyznaczenia odległości i parametrów
Metody jakościowe i ilościowe na usługach wyceny nieruchomości
POLANICA ZDRÓJ, 16-18 rześnia 007 etody jakościoe i ilościoe na usługach yceny nieruchomości Anna Barańska Katedra Informacji o erenie Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środoiska Akademia Górniczo
Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)
Zaliczenie wyładu Technia Analogowa Przyładowe pytania (czas zaliczenia 3 4 minut, liczba pytań 6 8) Postulaty i podstawowe wzory teorii obowdów 1 Sformułuj pierwsze i drugie prawo Kirchhoffa Wyjaśnij
WSTAWIANIE GRAFIKI DO DOKUMENTU TEKSTOWEGO
WSTAWIANIE GRAFIKI DO DOKUMENTU TEKSTOWEGO Niezwykle uŝyteczną cechą programu Word jest łatwość, z jaką przy jego pomocy moŝna tekst wzbogacać róŝnymi obiektami graficznymi, np. zdjęciami, rysunkami czy
Warunki i tryb rekrutacji na studia w roku akademickim 2010/2011 w Akademii Morskiej w Szczecinie
Załącznik nr 1 do Uchwały nr 10/009 Senatu Akademii Morskiej w Szczecinie z dnia 7.05.009 r. Warunki i tryb rekrutacji na studia w roku akademickim 010/011 w Akademii Morskiej w Szczecinie Niniejsze zasady
Obszar Logistyka. Rejestracja faktury zakupowej Rejestracja faktury zakupowej z pozycjami towarowymi. Instrukcja użytkownika
Obszar Logistyka Rejestracja faktury zakuowej Rejestracja faktury zakuowej z ozycjami towarowymi Instrukcja użytkownika 1 Sis treści SPIS TREŚCI... 2 NAWIGACJA PO SYSTEMIE... 3 1. Podstawowa nawigacja
Operacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu
Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej działu matematyki opartego na teorii zbiorów Wykorzystuje się do filtracji morfologicznej, wyszukiwania informacji i analizy
Artur Kasprzycki, Ryszard Knosala Politechnika Opolska, Katedra InŜynierii Produkcji artkasp@polo.po.opole.pl
MODELOWANIE ROZMYTE WIELOKRYTERIAEJ OCENY TAKTYCZNEGO PLANU PRODUKCJI Streszczenie Artur Kasrzyci, Ryszard Knosala Politechnia Oolsa, Katedra InŜynierii Produci artas@olo.o.ole.l W artyule adany est rolem
Minimum programowe dla studentów Kolegium MISH w Instytucie Romanistyki od roku akad. 2012/2013. Studia I stopnia
Minimum programoe dla studentó Kolegium MISH Instytucie Romanistyi od rou aad. 2012/2013 Studia I stopnia I ro Lp. Przedmiot / semestr godziny egz./zal. ECTS 1 Pratyczna naua języa francusiego (bez PNJF-Laboratorium)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
WPŁYW SZUMÓW KOLOROWYCH NA DZIAŁANIE FILTRU CZĄSTECZKOWEGO
ELEKTRYKA 2012 Zeszyt 3-4 (223-224) Ro LVIII Piotr KOZIERSKI Instytut Automatyi i Inżynierii Informatycznej, Politechnia Poznańsa Marcin LIS Instytut Eletrotechnii i Eletronii Przemysłowej, Politechnia
Uchwała Nr 75/14. Zarządu KDPW_CCP S.A. z dnia 16 września 2014 r. w sprawie zmiany Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transakcji (obrót
Uchwała Nr 75/14 Zarządu KDPW_CCP S.A. z dnia 16 września 2014 r. w srawie zmiany Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transacji (obrót zorganizowany) Na odstawie 2 ust. 1 i 4 Regulaminu rozliczeń
Koncepcja pomiaru i wyrównania przestrzennych ciągów tachimetrycznych w zastosowaniach geodezji zintegrowanej
Koncepcja pomiaru i wyrównania przestrzennych ciągów tachimetrycznych w zastosowaniach geodezji zintegrowanej Krzysztof Karsznia Leica Geosystems Polska XX Jesienna Szkoła Geodezji im Jacka Rejmana, Polanica