Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna
|
|
- Paulina Zakrzewska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Morfologia matematyczna Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, Gdańsk 16 czerwca /18
2 Morfologia matematyczna Najnowsza wersja tego dokumentu dostępna jest pod adresem 2/18
3 Ogólny schemat 3/18
4 Ogólny schemat operacji j Ogólny schemat Obrazjestbinarnym. Danyjestelementstrukturalny,naprzykład: Elementstrukturalnynakładasięnakażdypiksel (zaznaczonym pikselem) Jeżeliotoczeniepikselaodpowiadaelementowi strukturalnemu, to piksel wyjściowy jest czarny. Inaczej jest biały. zmieniając element strukturalny oraz pojęcie odpowiada, otrzymamy różne operacje. Filtracjamorfologicznaniezmieniacałegoobrazu,tylkotę jego część, która odpowiada elementowi. 4/18
5 Przykład Ogólny schemat Wyostrzanie: 5/18
6 6/18
7 (pogrubianie) A B= b B A b,gdzie A b ={x+b x A}jesttranslacjązbioruA WzorzecBprzykładasiędokażdegopikselaobrazuA, wynik jest jeden, jeżeli co najmniej jeden piksel wzorca pokrywa się z pikselem obrazu 7/18
8 (ścinanie) A B= b B A b WzorzecBprzykładasiędokażdegopikselaobrazuA, wynik jest jeden, jeżeli wszystkie piksele wzorca pokrywają się z pikselem obrazu 8/18
9 A B=(A B) B b B A b wygładza granicę, usuwa wystające elementy A B=(A B) B 9/18
10 A B=(A B) B b B A b wygładza granicę, wypełnia wąskie zatoki A B=(A B) B 10/18
11 (trafi-nie trafi) Danesądwaelementystrukturalne,E 1 oraze 2,takieże E 1 E 2 = A B=(A E 1 ) (Ā E 2)=(A E1)\(A E 2 ) wynikjestjedynką,jeżeliobrazpasujedowzorcae 1, atłopasujedowzorcae 2 PrzykładE 1 =,E 2 =,B= 11/18
12 (thickening) thick B (A)=A (A B) MożebyćużytyzestawelementówstrukturalnychB naprzykład,wszystkieobrotyo90 Operacjamożesiępowtarzaćkilkakrotnie,doosiągnięcia stabilizacji 12/18
13 Przykład: otoczka wypukła Osiemelementówstrukturalnych dwa: obrotyo90,180 oraz 90 Operacjapowtarzasiędoosiągnięciastabilizacji Przykład: 13/18
14 Przykład: szkielet strefy wpływu SKIZ skeletonbyzoneofinfluence(diagramvoronoi) Dwaetapy 1. Rozrost obiektów: elementy strukturalne orazobrotyo90,180 oraz Pruning: elementy strukturalne oraz obroty o90,180 oraz 90 Każdyelementjestanalizowanywoddzielnymprzejściu Każdyetappowtarzasiędoosiągnięciastabilizacji Przykład: 14/18
15 (thinning) thin B (A)=A\(A B) MożebyćużytyzestawelementówstrukturalnychB naprzykład,wszystkieobrotyo90 Operacjamożesiępowtarzaćkilkakrotnie,doosiągnięcia stabilizacji 15/18
16 Przykład: znajdowanie krawędzi obiektu Jedenelementstrukturalny na wybór: albo Operacjapowtarzasiędoosiągnięciastabilizacji Przykład: 16/18
17 Przykład: znajdowanie szkieletu obiektu Osiemelementówstrukturalnych dwa: obrotyo90,180 oraz 90 Każdyelementjestanalizowanywoddzielnymprzejściu Operacjapowtarzasiędoosiągnięciastabilizacji Przykład: 17/18
18 Przykład: Przycięcie(pruning) Osiemelementówstrukturalnych dwa: obrotyo90,180 oraz 90 Każdyelementjestanalizowanywoddzielnymprzejściu Operacjapowtarzasiętylkookreślonąliczbękroków dostateczna liczba iteracji usunie wszystkie otwarte linie Przykład: 18/18
Cyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk
Cyfrowe przetwarzanie obrazów Dr inż. Michał Kruk Przekształcenia morfologiczne Morfologia matematyczna została stworzona w latach sześddziesiątych w Wyższej Szkole Górniczej w Paryżu (Ecole de Mines de
Ź Ź Ó Ł Ś Ź Ń Ż Ę Ę ź Ę Ź ĘĄ ż ź Ę Ź Ż ź Ź Ł ź Ę Ż ż Ż Ą ź ż Ż Ż ż Ź ż ć ć ć Ż ż ż Ź ż ż Ź Ź Ż ć ć Ą Ż ć Ż Ń Ó ż ć ż Ż ż Ż Ź Ż ż ż Ę ż Ź Ź Ź Ź Ź ĄĄ ź Ż Ź Ź Ź Ż Ź Ź ź Ż Ź ź ź ź Ś Ź Ę ĘĄ ż Ż Ę ż ć Ś ĄĄ Ę
Cyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 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
Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3
Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3 Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia morfologiczne wywodzą się z morfologii matematycznej, czyli dziedziny, która opiera się na teorii zbiorów, topologii i
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Segmentacja
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, 80-045 Gdańsk 5 czerwca 2016 1/27
Diagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z definicjami operacji morfologicznych
Diagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z definicjami operacji morfologicznych
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Filtracja
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. acja Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, 80-045 Gdańsk 7 kwietnia 206
Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych
Przekształcenia morfologiczne II i operacje na obrazach logicznych 1 Przekształcenia morfologiczne 1.1 Ścienianie i Pogrubianie Pogrubianie i ścienianie: Operacje te polegają na nałożeniu lub ściągnięciu
9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie
9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie Obrazy binarne to takie, które mają tylko dwa poziomy szarości: 0 i 1 lub 0 i 255. ImageJ wykorzystuje to drugie rozwiązanie - obrazy
Ź Ó Ź Ź Ą ź ź Ń Ó ć Ź ć ć Ź Ó Ń ź Ó Ś Ó Ó Ó Ą ź ź Ó Ą Ą Ź ć Ź Ó Ó Ó Ą ć ć ć Ą ć Ó Ść ć Ś Ść Ś Ó ć ć Ś Ó Ó ć Ś ć ć ć Ó Ó ć ć Ó Ś Ą Ó ć Ź ĘĄ Ó Ó Ą Ś Ó Ź Ą Ł Ś ć Ź Ł Ł Ą Ó Ś Ł ć ć Ź Ó Ź Ł Ć ć Ó ć Ś Ź Ó ć
ż Ź Ą Ż Ż Ż ć Ó Ą Ó ź ć Ż Ż ź ż ż Ź ż ć ż Ż ć Ż Ż ż Ę Ą Ę Ą Ż Ść ć ż ż Ą ć Ź Ś ć Ż ż ż ż ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ź ż Ą ĘĄ Ż ć ć ż ż ż Ż ż Ż ć ż Ż ż ć ż Ż Ś Ż ż ć ż Ź Ż Ź ż ć Ź Ś ż Ź ż ż ź ż Ż ż Ż ż ż ż ż ż Ę Ś
Ł ć ć Ł Ą Ń Ę Ą Ń Ń Ą Ą ć Ń Ń ć Ą ć ć ź ć ź Ł Ł Ą Ę ć ć ć ć ć ć Ź ć Ę ĘĄ ć Ę ĘĄ Ę Ł Ł ź Ę ć ć ć Ę Ł Ż Ę Ł ź ć Ł ć ź Ę ź Ą Ą ć ć ć Ą Ł Ł Ą ć Ę Ę Ę ć ć ć ć Ą Ę Ń Ę Ą Ń ć Ł Ą Ń Ę Ą Ń Ę ć Ń ć Ć ć Ń Ń ć ć ć
ć ć Ą Ę Ę Ę Ę Ą ć ć ć ć ć ź Ą Ą Ą Ą ć Ą Ą Ą Ą ź Ę Ż ć ć Ł Ł ź ź Ł ć Ę Ę Ń Ż Ń ć Ę ć Ś Ś ć Ą Ę ć ć ć Ę ź Ę Ę Ń Ę Ń Ę Ę ć Ę Ę Ę Ę ć ć ź ć ć Ę ć Ę ć ć ć ć Ę Ę ź Ł Ę Ą Ą Ą Ę ź ź ć ź ć Ł ć Ł Ę ć Ą Ł
ź Ę Ą ć ź Ą ć ć ć ź ć ć ź ć ć Ł Ę ź ć ź ć Ś Ę ź Ę Ą Ą Ś Ę ć ź ć ć ć ć ź Ę Ę ć ć ź ź ć ź ć ź ź ź ć ź ć ć ź ź ź ć Ę ć ć Ę ć Ń ć Ł Ą Ę ź Ę ć ź ć ź Ł Ę ź ź Ą Ę ć Ś Ś Ś ź Ś ź ź ź Ś Ś ć Ż Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś
ś ź Ą ś Ą ś ś Ę Ą ń ń ń ś ń ńś ś ń ć ń ś ś ź ć ś ś ź ź Ę Ę ś ć ś ś ć ś ść ń Ę ć ć ć ś ń ć ć ć ś ś Ą ź ść ĘĄ ś ś ć ść ć Ś ś ś ś Ą ś ź ś ś ź ń Ą ś ź Ń ś ś ś Ń ń ź ć ś ś ś ć Ń ś ń ś ź ś ń ń ć ć ś ń ć ń ć
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. Przekształcenia geometryczne
Przetwarzanie i Kompresja Obrazów. geometryczne Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, 80-045 Gdańsk 1 kwietnia
Grafika Komputerowa. Algorytmy rastrowe
Grafika Komputerowa. Algorytmy rastrowe Aleksander Denisiuk Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Ò Ù Ô º ÙºÔÐ 1 / 23 Algorytmy rastrowe
Ę Ę Ę Ó Ę Ę Ó Ź ć Ł Ś Ó Ó Ł Ł Ż ć ć Ż Ą Ż ć Ę Ę ź ć ź Ą Ę Ż ć Ł Ę ć Ż Ę Ę ć ć Ż Ż Ę Ż Ż ć Ó Ę Ę ć Ę ć Ę Ę Ż Ż Ż Ż ź Ż Ę Ę ź Ę ź Ę Ż ć ć Ą Ę Ę ć Ę ć ć Ź Ą Ę ć Ę Ą Ę Ę Ę ć ć ć ć Ć Ą Ą ć Ę ć Ż ć Ę ć ć ć Ą
ż ż ć ż Ż ż ż ć Ł ń ń ź ć ń Ś ż Ł ć ż Ź ż ń ż Ż Ś ć ź ż ć Ś ń ń ź ż ź ń Ś ń Ś ż ń ń ż ć ż ż Ą ć ń ń ń ć ż ć Ś ż Ć ć ż Ś Ś ć Ż ż Ś ć Ż Ż Ż Ą ń ń ć ń Ż ć ń ż Ż ń ż Ś ń Ś Ś ć Ż Ż Ć Ó Ż Ść ż Ż ż ż ń Ż Ż ć
ń ń ź ź ć ń ń Ą Ź ń Ą ĄĄ Ą ń ź Ł Ł ń ć Ó Ą Ą ń ń ć ń ć ź ć ć Ó ć Ó ć Ś ć Ó ń ć ć ć ź ć Ą Ó Ź Ź Ź Ą ź Ó Ą ń ń Ź Ó Ź Ń ć Ń ć ź ń ń ń ń ń ń Ń ń Ź ń Ź Ź Ź ń ń ń Ą Ź Ó ĄĄ ń Ą ń ń Ó Ń Ó Ó ń Ą Ó ź ń ź Ą Ó Ą ź
Ą Ą Ś Ż Ą ć Ź ć Ó Ś Ż Ź Ó ć Ś Ż ć Ś Ź Ó ć Ż Ż Ź Ż Ó Ź Ó Ż Ż Ż Ż Ż Ś Ź Ś ć ć ć Ź ć ć Ó Ó Ó Ś Ą ć ć Ź Ż Ż Ż Ż ź Ż ź Ó Ś Ą Ź Ż Ż ć Ź Ó Ż Ó Ś Ą Ś Ś Ź Ż Ś Ż Ż Ź Ó ć Ś Ś Ść Ś Ż Ź Ó Ś Ó Ź Ó Ż Ź Ó Ś Ś Ż Ź Ż Ś
Ę Ł ć Ą ż Ł Ł Ą Ó ż Ł Ś Ę Ś Ó Ł Ń Ą Ą Ł Ą ĄĄ ż ć Ś Ź ć ć Ł ć ć ć Ś Ó Ś Ś ć ć ć ć Ó ć ć ć Ś ż Ł Ą ż Ś ż Ł ć ć Ó ć ć Ą ć Ś ć ż ć ć Ś ć Ł Ń ć ć Ę ć ć ć Ó ć ć ć ć ć ć ź ć ć Ó ć ć ć ć ć ż ć ć ć ć Ł ć ć ć ć
Ą Ł Ą Ą ś ś ż Ż ś ś ś ść ś ś Ą ś Ż ś ć ż ś ś ż ś ż Ć Ł Ż ż Ź ć ĄĄ Ż Ą Ż Ą Ź Ż Ł Ł Ę ś ś ś ż Ą ś Ą ś Ą Ż Ą Ż Ą Ć Ż Ż ś Ż Ą Ć Ł Ł Ę ś ż Ż ć ś ś ś ś Ż Ć ż ż ś ś ż ś ś Ż Ż ś ś ś ś ś Ż ż Ż ś ś Ż Ę ż ś ż Ź Ę
Ż ź ź ź ź ź ć ć Ą Ą ć Ą ź ź ć Ż Ś ź ć ć Ę ć ź ź ć ź Ą ĄĄ Ń Ą Ń ć ć ć ć Ę ć Ń ć ć ć ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ń ć ć ź ź ć Ę Ę ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ę ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ź Ą ć ć ć Ń ć ć ć ć ź ć ć ć Ń Ń ć ź ź ć ź ź ć
Ę Ę Ę Ę Ę Ź Ą Ę Ą Ę Ą Ą Ę ć Ś ć Ę Ą ź Ą Ź ć Ę Ź Ę ć Ą Ę Ś Ę Ę Ź Ą Ę ć ź Ą Ź Ę ź Ę Ą Ś Ł Ą Ź Ę Ę Ę Ę ć Ę Ą Ę Ę Ą Ś Ą Ę ź ć Ę Ę Ę ź Ź ź Ą Ź Ę Ź ź Ź ć ć Ę Ę Ę Ą Ą Ą Ę ć Ę Ę ć Ę Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ą Ę Ś ć Ą ć ć
Ł Ą Ś Ą Ą ź ć ź Ł Ą ć ć ć ć ź Ś ć ć ć Ą Ł ć ź ć ć ć ć Ł ć ć ć ć ć Ł Ą ć Ś Ś Ż ć ź Ą ź ź ź ć ź ć ć ć ć ź ź ć ź ź ź Ś ź ź ć ć ć ć Ś ć ź ź ć ć Ą ź ź ź ź ź ć ć ć ć Ś ć ć ć Ś ć Ż Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ż Ł Ś Ś ź ć Ą
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
Filtracja nieliniowa obrazu
Informatyka, S1 sem. letni, 2014/2015, wykład#4 Filtracja nieliniowa obrazu dr inż. Paweł Forczmański Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki ZUT 1 / 61 Proces przetwarzania obrazów Obraz
Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski
Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest
Analiza obrazu. wykład 7. Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009
Analiza obrazu komputerowego wykład 7 Marek Jan Kasprowicz Uniwersytet Rolniczy 2009 Slajdy przygotowane na podstawie książki Komputerowa analiza obrazu R.Tadeusiewicz, P. Korohoda, Filtry morfologiczne
POB Odpowiedzi na pytania
POB Odpowiedzi na pytania 1.) Na czym polega próbkowanie a na czym kwantyzacja w procesie akwizycji obrazu, jakiemu rodzajowi rozdzielczości odpowiada próbkowanie a jakiemu kwantyzacja Próbkowanie inaczej
Wektory. Algebra. Aleksander Denisiuk. Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi Gdańsk
Algebra Wektory Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1 Wektory Najnowsza wersja
GRAFIKA RASTROWA. WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej. Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej
GRAFIKA RASTROWA WYKŁAD 1 Wprowadzenie do grafiki rastrowej Jacek Wiślicki Katedra Informatyki Stosowanej Grafika rastrowa i wektorowa W grafice dwuwymiarowej wyróżnia się dwa rodzaje obrazów: rastrowe,
Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów
Analiza obrazów. Segmentacja i indeksacja obiektów Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. FPT, Kraków, 1997 Analiza obrazu Analiza obrazu
Animacja Komputerowa. Łańcuchy kinematyczne
Animacja Komputerowa. Łańcuchy Aleksander Denisiuk Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk denisjuk@pja.edu.pl 1/21 Łańcuchy Najnowsza wersja
GRAFIKA KOMPUTEROWA 10: Antyaliasing
GRAFIKA KOMPUTEROWA 10: Antyaliasing http://galaxy.agh.edu.pl/~mhojny Prowadzący: dr inż. Hojny Marcin Akademia Górniczo-Hutnicza Mickiewicza 30 30-059 Krakow pawilon B5/p.406 tel. (+48)12 617 46 37 e-mail:
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
Technologie Internetu. JQuery
Technologie Internetu. JQuery Aleksander Denisiuk(denisjuk@pja.edu.pl) Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55, 80-045 Gdańsk 22maja2015 1/23 JQuery Najnowsza
Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych
Operacje przetwarzania obrazów monochromatycznych Obraz pobrany z kamery lub aparatu często wymaga dalszej obróbki. Jej celem jest poprawienie jego jakości lub uzyskaniem na jego podstawie określonych
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
Grafika Komputerowa. Metoda śledzenia promieni
Grafika Komputerowa. Metoda śledzenia promieni Aleksander Denisiuk Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Ò Ù Ô º ÙºÔÐ 1 / 30 Metoda śledzenia
ś Ę ś Ę ź ś Ó ś ś Ś ć ś ź Ź ść ć ś Ż ś ś Ż Ż Ż ś Ż ź ś ś ć Ż ś ś Ż ś ś ś ś Ó ś Ż ź ś ź ś ć ź ś ś ś ć ć Ń ś ś ś ź ś ś ś ś Ń ś Ż ś ś ś Ź Ó ć Ę ś ś ś Ń Ż Ś Ż ś ś ź ź ć Ó Ó ś ś ź Ś ć Ż Ń ś ź Ą ś ś Ż ć ć ść
Geometria Analityczna w Przestrzeni
Algebra p. 1/25 Algebra Geometria Analityczna w Przestrzeni Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045
Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT
3-1 Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania WIT Grupa BD2,TC1, Zespół 2 PRZETWARZANIE OBRAZÓW Sprawozdanie z ćwiczeń laboratoryjnych Ćwiczenie nr3 Temat: Operacje sąsiedztwa wygładzanie i wyostrzanie
Ą Ś Ś ż Ż ć Ś Ż Ś Ń Ó Ż ć Ź ć ć Ż Ź Ś Ą Ą Ż Ś Ą ĘĄ Ś Ę ŚĘ Ę Ó Ś Ą ć Ś ź Ś ż Ż Ź ć ć ć Ą ć ć Ź ć ć ć ć Ś ć Ż ć ć Ą ć Ż ć Ż ć Ż Ż Ż ć Ż ć Ż ć Ż ż ź Ą ż ć Ż Ź Ż Ś Ż Ś Ą ż Ą Ż ź Ż ż ć Ż Ż Ą Ś Ź ć Ś ż Ź ż Ł
Pozostała algebra w pigułce
Algebra Pozostała algebra w pigułce Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1
Krzyżanowski R. 2016. Wpływ lotnych związków orzecha włoskiego Juglans regia L. na zachowanie mszyc Panaphis juglandis (Goeze, 1778) i Chromaphis juglandicola (Kaltenbach, 1843). Wyd. UPH, Siedlce (ISBN: 978-83-7051-801-1). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.28916.86402
ą ę Ę ę ę ę ę ę ę ę Ę ę ę Ą Ą Ą ę Ą Ą Ę ę Ą ę ę ę ą Ź Ź ń ę ć ż Ź Ź Ź Ź ń ż ź Ź ż ń ż Ź Ź ż ę ę Ź ź ą Ź Ź ą
ć ć ź Ń Ś ŚĆ ź
Ą ć ć ć ź Ń Ś ŚĆ ź ć Ś ŚĆ Ń Ó Ó ć ć Ś Ń ć ć Ś Ś Ś ź ć Ś Ń ź ć Ś ź ź ŚĆ Ń Ń Ś Ę ć Ó Ś ć Ę Ś Ś Ą ć ź Ń Ń ć ć ź Ę ź ź Ś ŚĆ ź Ę ĘĄ Ę Ż Ó ć ć Ą ź Ą Ą Ę Ń ć ć Ą Ę Ą ć Ń Ń Ś ź ź Ą Ż Ó ć Ę Ę ź ź ź ź Ą Ń Ę Ą
6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.
WYDZIAŁ: GEOLOGII, GEOFIZYKI I OCHRONY ŚRODOWISKA KIERUNEK STUDIÓW: INFORMATYKA STOSOWANA RODZAJ STUDIÓW: STACJONARNE I STOPNIA ROK AKADEMICKI 2014/2015 WYKAZ PRZEDMIOTÓW EGZAMINACYJNYCH: I. Systemy operacyjne
Ó Ó ć Ę Ę Ę Ę Ę Ę ć ć ć Ę ź ć ć Ń ć ć Ę ć Ę ć ć Ą Ą ć ć ć ć ć ć Ł Ś Ś Ż ź Ą Ę ć ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć Ę ź ć ć ć ć ć Ł ć ć Ś ć Ś ź Ę ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ź ć ć ć ć Ą Ę Ó Ę ć ć ć ć ć Ę ć ć ć ć ć ć ć
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,
Ę ń ń ć Ł Ś ń ź Ś ń ń ź Ś ć ć Ł ć ń ń Ś ć ń ć ć ć ć Ś ń ń ź ć ń ź ć ź ń ĘĄ ć ć ć ć ń ń Ź ń Ś Ś Ś Ń ć ń ń Ś ń ć ć ń Ń Ó Ć ć ć ń ć Ś ń ć ć Ś ń ć ć ć ń Ł Ę Ł ń ć Ś ń Ą ć ń ń ć ń ć ć ć Ń ć ć ń ć ć ń Ń Ś ć
Pochodne wyższych rzędów. Wzór Taylora
Analiza Matematyczna Pochodne wyższych rzędów. Wzór Taylora Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045
ż ź ż Ś Ź Ś Ś ń ń Ś ń Ś Ś ż Ś Ś ż ćś ż ż ż Ł ć ć ć Ść ń Ś ż ż Ś ż ń Ź Ś ż ż ć Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ś ź ż ń Ę ż ć Ś Ś ć ż Ś Ś ż ż ć Ś Ś ć Ś Ś ćś Ś Ś ń ż ń Ś ż ć ć Ć Ś ń Ź ń ć ć ć Ść ń ń Ś Ś ż ĘĄ Ś ż ć ć Ś ć ń ć
ś ę ę ęż Ć Ł ę ę ę ś ść ż ś ż ę ś ś ę Ż ć ć ś ę ż ś ę Ś Ą Ś ś ę ś ż ż
Ż ę ż ś ę Ś ć ś ść ż ę ę Ś Ą ś ź ć ę ś ć ś ę ę ś ś Ą ść ść ę Ą ż ę ś ś ę ę ć ę ę ś ż Ś Ś ę Ś Ą ś ę ć ś ę ź ś ę ę ź ż ź ść Ż ę ż ż ść ż ż Ł Ź ż ę ś ż ż ę ę ę ę ś ś ŚĆ ę ę ż ś ś ę ś ę ę ęż Ć Ł ę ę ę ś ść
Wymagania edukacyjne z zajęć komputerowych klasa 4:
Wymagania edukacyjne z zajęć komputerowych klasa 4: Ocenę dopuszczającą [ 2 ] otrzymuje uczeń, który: zna regulamin pracowni komputerowej; bezpiecznie obchodzi się z komputerem; zna urządzenia wchodzące
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
Ł Ć Ć Ę ŁĄ Ł ż ż ż ż ż ć ż Ż ż Ć ż ż ż ż Ą Ć Ć Ą Ć Ż ć ż Ć Ź Ć Ą ż Ł ŁĄ Ę ż ż Ż Ą ż ż Ł ż Ż ż Ć Ć Ć Ć Ą Ą Ą ż ż Ą Ź ż ż ż Ź Ą ż ć Ż ż ż Ć ż ż ż Ę Ź Ć Ą Ń ż Ć Ć Ź ć ż Ż ż ć Ą ż ć Ź ż ż Ź ż ż ż ż Ź ż Ć ż
Analiza i Przetwarzanie Obrazów. Szyfrowanie Obrazów. Autor : Mateusz Nawrot
Analiza i Przetwarzanie Obrazów Szyfrowanie Obrazów Autor : Mateusz Nawrot 1. Cel projektu Celem projektu jest zaprezentowanie metod szyfrowania wykorzystujących zmodyfikowane dane obrazów graficznych.
ź Ś ć ć
Ł Ą Ś Ź ź ź Ź Ś ź Ś Ś ź Ą ź Ś ć ć ć Ść Ą Ą ć Ą ń ń ć ć Ś ć ć Ą ń ń ć Ą ń Ą ń Ć ć Ś ć Ź Ś Ą ź ź ć ź Ł ń Ł ź ź Ź ń Ą Ć Ó ć Ź ć ń ń Ń ń ź ń ć ń ń ć Ń Ń Ą Ł Ą Ś ć Ł ć Ś Ś Ą Ą Ą Ś ź Ś Ś ź ź Ś ń Ą Ą ć ń ń ń
Ą ć ć ć ć ć ź
Ą ź ź ź ć ć ć ć ć ć Ą ć ć Ą ć ć ć ć ć ź Ż Ą ć ź Ź Ż ź Ą Ą ć ź ź ź ź Ż Ń Ź Ś ź ź Ź Ź Ź Ą ć Ź Ż ć Ś ź Ą Ń Ś ć Ć Ś ć Ż ź Ż Ą Ż Ą ć ź Ź ź ź ź Ą Ś Ś Ś Ś Ą Ś Ź Ś ź ć ć Ż Ź ć Ż Ś Ś ć ć ć Ś Ż ć ć Ś Ą ć ć Ą Ś
Ćwiczenia z grafiki komputerowej 4 PRACA NA WARSTWACH. Miłosz Michalski. Institute of Physics Nicolaus Copernicus University.
Ćwiczenia z grafiki komputerowej 4 PRACA NA WARSTWACH Miłosz Michalski Institute of Physics Nicolaus Copernicus University Październik 2015 1 / 14 Wykorzystanie warstw Opis zadania Obrazy do ćwiczeń Zadania
Grenlandia się topi badanie rozkładu kątów pomiędzy strumykami na lądolodzie na podstawie analizy obrazu
Grenlandia się topi badanie rozkładu kątów pomiędzy strumykami na lądolodzie na podstawie analizy obrazu Małgorzata Bąk, Marcin Byra, Filip Chudzyński, Marcin Osiekowicz Opiekun: dr hab. Piotr Szymczak