„Valósidejű képfeldolgozás - Kertész ellenőrző kérdések” változatai közötti eltérés
Ugrás a navigációhoz
Ugrás a kereséshez
a (kategória cserélve) |
a |
||
| (Egy közbenső módosítás, amit egy másik szerkesztő végzett, nincs mutatva) | |||
| 1. sor: | 1. sor: | ||
| − | |||
{{Vissza|Valósidejű képfeldolgozás}} | {{Vissza|Valósidejű képfeldolgozás}} | ||
== Definiálja a valósidejű képfeldolgozás fogalmát, írjon néhány alkalmazási példát hangsúlyozva a valósidejű szempontokat! == | == Definiálja a valósidejű képfeldolgozás fogalmát, írjon néhány alkalmazási példát hangsúlyozva a valósidejű szempontokat! == | ||
| 56. sor: | 55. sor: | ||
| − | [[ | + | [[Kategória:Villamosmérnök MSc]] |
| − | [[ | + | [[Kategória:Mérnök informatikus MSc]] |
A lap jelenlegi, 2020. augusztus 3., 22:19-kori változata
Tartalomjegyzék
- 1 Definiálja a valósidejű képfeldolgozás fogalmát, írjon néhány alkalmazási példát hangsúlyozva a valósidejű szempontokat!
- 2 Hasonlítsa össze a biológiai és a mesterséges látást. Írja le a kamera felépítését, modelljeit, szenzorait és paramétereit!
- 3 Milyen jellemzői vannak egy képnek, hogyan csoportosítjuk ezeket a jellemzőket?
- 4 Mi a hisztogram? Hogyan alkalmazzuk a hisztogramkiegyenlítést a képminőség javítására, írja le az eljárás algoritmusát.
- 5 Milyen pixel alapú műveleteket ismer? Rajzolja fel a karakterisztikákat!
- 6 Mi az előnye és a hátránya a pixel szintű kontrasztfokozó eljárásnak a hisztogram kiegyenlítéssel szemben?
- 7 Adja meg a lineáris régió alapú operátorok jellemzőit! Mi a jelentősége a linearitásnak?
- 8 Írjon fel egy példát a lineáris szűrőre, milyen problémát okoz a kép szélein és elosztott megoldások esetén a régió alapú szűrő alkalmazása!
- 9 Milyen zajtípusokat ismer és milyen módszerei vannak a képi zaj szűrésének?
- 10 Mi a medián szűrő? Milyen zajtípusokhoz használhatjuk? Mi a hátránya lineáris szűrőkkel szemben? Egy adott pixelre időtartományban alkalmazva milyen jelegű feladat megoldására alkalmas?
- 11 Milyen képjellemzőket ismer, hogyan definiálhatjuk őket?
- 12 Mit nevezünk képi élnek? Tervezzen képtartományban lineáris szűrőt a képi él kiemelésére!
- 13 Mi a kapcsolat a képi élek detektálásakor az első és másodrendű differencia között?
- 14 Mi az LoG (Laplacian of a Gaussian) szűrő és hogyan működik?
- 15 Hogyan fogalmazható meg a simítás és az élkeresés frekvenciatartományban?
- 16
Írja le a Canny éldetektáló algoritmus működését! - 17
Hogyan ismerhetőek fel a képi sarkok? - 18
Írja fel a lineáris szűrők gyorsítási lehetőségeit! - 19
Hogyan alkalmazható a konvolúció illesztési feladatok megoldására? - 20
Hogyan gyorsíthatóak az illesztési feladatok? - 21
Milyen problémákat kell megoldani az illesztési feladatok során?
Definiálja a valósidejű képfeldolgozás fogalmát, írjon néhány alkalmazási példát hangsúlyozva a valósidejű szempontokat!
- Valósidejű képfeldolgozás fogalma:
- Kép: Vizuális információkat tartalmazó összefüggő adathalmaz.
- Képfeldolgozás: Olyan számítógépes algoritmusok összessége, amelyek digitális képi adatokon végeznek műveleteket, ezekből nyernek ki lényegi információkat.
- Valósidejű: Olyan rendszerek jellemzője, amelyek meghatározott időn belül garantáltan választ adnak egy bekövetkező eseményre.
- Alkalmazási példák:
- Dokumentum feldolgozás
- Orvosi képfeldolgozás
- Ipari mérések
- Robotika
- Kartográfia
- Igazságügy, biztonságtechnika
- Megfigyelés
Hasonlítsa össze a biológiai és a mesterséges látást. Írja le a kamera felépítését, modelljeit, szenzorait és paramétereit!
Milyen jellemzői vannak egy képnek, hogyan csoportosítjuk ezeket a jellemzőket?
Mi a hisztogram? Hogyan alkalmazzuk a hisztogramkiegyenlítést a képminőség javítására, írja le az eljárás algoritmusát.
- Hisztogram: A kép intenzitásértékeinek sűrűségfüggvénye, ahol az értelmezési tartomány az intenzitásértékek, az értékkészlet pedig az adott intenzitásértéknek a darabszáma.
- Hisztogram kiegyenlítés: Célja a kontrasztosság fokozása, a gyakori intenzitások ritkításával és a ritka intenzitások sűrítésével. Egyenletes eloszlású hisztogramot szeretnénk elérni.
- Algoritmus:
- A pixelek összességét tekintve [math] \sum_{q = 0}^{J}{\chi (q)} = \sum_{r = 0}^{I}{\tau (r)} = 1 [/math].
- Az ideális eloszlás [math] \tau (r) \approx \frac{1}{I} [/math] lenne.
- Így egyenletes eloszlásnál az [math]n.[/math] intenzitásérték [math] \sum_{r = 0}^{n}{\tau (r)} = \frac{n}{I} [/math]
- Iterációval keressük azokat az [math]m_{n}[/math] értékeket, ahol
[math] \sum_{q=0}^{m_{n}}{\chi (q)} \leq \frac{n}{I} \lt \sum_{q = 0}^{m_{n + 1}}{\chi (q)} [/math]
Milyen pixel alapú műveleteket ismer? Rajzolja fel a karakterisztikákat!
- Kontraszt széthúzás:
- Binarizálás:
- Log függvény:
- Gamma korrekció:
- Szeletelés:
- Negálás:
Mi az előnye és a hátránya a pixel szintű kontrasztfokozó eljárásnak a hisztogram kiegyenlítéssel szemben?
- Előny: Gyors (Look-up tábla) jól párhozamosítható (környezetfüggetlen) megvalósítás.
- Hátrány:
