„Valósidejű képfeldolgozás - Kertész ellenőrző kérdések” változatai közötti eltérés

A VIK Wikiből
Szikszayl (vitalap | szerkesztései)
Szikszayl (vitalap | szerkesztései)
a kategória cserélve
55. sor: 55. sor:
== <strike> Milyen problémákat kell megoldani az illesztési feladatok során? </strike> ==
== <strike> Milyen problémákat kell megoldani az illesztési feladatok során? </strike> ==


[[Category:Villanyszak]]
 
[[Category:VillanyMsc]]
[[Category:InfoMsc]]
[[Category:InfoMsc]]

A lap 2014. február 3., 17:59-kori változata

Ez az oldal egyelőre csonk. Segíts a szerkesztésében!

Ha nem tudod, hogyan állj neki, olvasd el az útmutatót!

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:
    1. Dokumentum feldolgozás
    2. Orvosi képfeldolgozás
    3. Ipari mérések
    4. Robotika
    5. Kartográfia
    6. Igazságügy, biztonságtechnika
    7. 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 .
    • Az ideális eloszlás lenne.
    • Így egyenletes eloszlásnál az intenzitásérték
    • Iterációval keressük azokat az értékeket, ahol

Milyen pixel alapú műveleteket ismer? Rajzolja fel a karakterisztikákat!

  1. Kontraszt széthúzás:
  2. Binarizálás:
  3. Log függvény:
  4. Gamma korrekció:
  5. Szeletelés:
  6. 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:

Adja meg a lineáris régió alapú operátorok jellemzőit! Mi a jelentősége a linearitásnak?

Írjon fel egy példát a lineáris szűrőre, milyen problémát okoz a kép szélein és elosztott megoldások esetén a régió alapú szűrő alkalmazása!

Milyen zajtípusokat ismer és milyen módszerei vannak a képi zaj szűrésének?

Mi a medián szűrő? Milyen zajtípusokhoz használhatjuk? Mi a hátránya lineáris szűrőkkel szemben? Egy adott pixelre időtartományban alkalmazva milyen jelegű feladat megoldására alkalmas?

Milyen képjellemzőket ismer, hogyan definiálhatjuk őket?

Mit nevezünk képi élnek? Tervezzen képtartományban lineáris szűrőt a képi él kiemelésére!

Mi a kapcsolat a képi élek detektálásakor az első és másodrendű differencia között?

Mi az LoG (Laplacian of a Gaussian) szűrő és hogyan működik?

Hogyan fogalmazható meg a simítás és az élkeresés frekvenciatartományban?

Írja le a Canny éldetektáló algoritmus működését!

Hogyan ismerhetőek fel a képi sarkok?

Írja fel a lineáris szűrők gyorsítási lehetőségeit!

Hogyan alkalmazható a konvolúció illesztési feladatok megoldására?

Hogyan gyorsíthatóak az illesztési feladatok?

Milyen problémákat kell megoldani az illesztési feladatok során?