„Számítógépes látórendszerek - Ellenőrző kérdések: Javítás képtartományban” változatai közötti eltérés

81. sor: 81. sor:


A korábbi szűrési eljárások a a zajhatásokat csak szétosztották(szétkenték), ezzel szemben a Rank-szűrők szinte teljesen képesek megszabadítani a képet ezektől a pontszerű hibáktól. <br/>
A korábbi szűrési eljárások a a zajhatásokat csak szétosztották(szétkenték), ezzel szemben a Rank-szűrők szinte teljesen képesek megszabadítani a képet ezektől a pontszerű hibáktól. <br/>
Működési elv: Vesszük minden pixel meghatározott környezetét. A pixel és a környezet intenzitásértékeit nagyság szerinti növekvő sorrendbe állítjuk. E sorból vegyük az n-edik elemet; ez lesz a pixel új világosságértéke. Ha n=1, akkor mindig a minimális értéket választottuk, ha n=k, akkor mindig a k-adikat. Median szűrésről akkor beszélünk, ha n=k/2, vagyis a sorba rendezett világosságértékek közül éppen a középsőt választjuk. A vizsgált pixelkörnyezet mérete, alakja sokféleképpen választható.
Működési elv: Vesszük minden pixel meghatározott környezetét. A pixel és a környezet intenzitásértékeit nagyság szerinti növekvő sorrendbe állítjuk. E sorból vegyük az n-edik elemet; ez lesz a pixel új világosságértéke.<br/> Ha n=1, akkor mindig a minimális értéket választottuk, ha n=k, akkor mindig a k-adikat. Median szűrésről akkor beszélünk, ha n=k/2, vagyis a sorba rendezett világosságértékek közül éppen a középsőt választjuk. A vizsgált pixelkörnyezet mérete, alakja sokféleképpen választható.
   
   
*k-adik szomszéd
*k-adik szomszéd
88. sor: 88. sor:
*Median szűrő
*Median szűrő


===Medain szűrő elényei===
===Medain szűrő előnyei===


Előnye, hogy a finom dolgok finomak maradnak, viszont a tüskék eltűnnek. Vagy másképpen ez a szűrés a kiugró zajcsúcsokat teljesen eltünteti és nem csak elkeni, mint a lineáris szűrés.  
Előnye, hogy a finom dolgok finomak maradnak, viszont a tüskék eltűnnek. Vagy másképpen: ez a szűrés a kiugró zajcsúcsokat teljesen eltünteti és nem csak elkeni, mint a lineáris szűrés.  


===Kernelméret, kernel többszörös végrehajtása===
===Kernelméret, kernel többszörös végrehajtása===


Általában 3x3,5x5 -ös kernelméreteket használnak, de van 7x7-es is, de ez valósidőben brutális.  
Általában 3x3,5x5 -ös kernelméreteket használnak, de van 7x7-es is, de ez valósidőben brutális.  
A medain-t például sokszor egymás után végrehajtják, így teljesen eltűnnek a zajcsúcsok.
A median-t például sokszor egymás után végrehajtják, így teljesen eltűnnek a zajcsúcsok.


== Ismertesse az élkeresés alapvető módszereit: <br/>DoG, első és második deriváltak, Canny, Frei & Chen (a konkrét kernelek nem szükségesek). <br/>Hogyan lehet az élkeresés eredményén javítani ha több-féle eljárásra is lehetőségünk nyílik (pl. Sobel)? <br/>Hogyan hat a kernelméret az élkeresésre? ==
== Ismertesse az élkeresés alapvető módszereit: <br/>DoG, első és második deriváltak, Canny, Frei & Chen (a konkrét kernelek nem szükségesek). <br/>Hogyan lehet az élkeresés eredményén javítani ha több-féle eljárásra is lehetőségünk nyílik (pl. Sobel)? <br/>Hogyan hat a kernelméret az élkeresésre? ==