2008/2009 tavasz, Loványi-féle ellenőrző kérdések - Valósidejű implementáció - digitális rendszerrel témakörben forrásának megtekintése

{{GlobalTemplate|Infoszak|IpariKepfeldolgozasEllLovanyi03}}


__TOC__

==1. Bináris célhardver - célkitűzések==

* Video-rate sebességű

* olcsón implementálható

* egyszerűen kiterjeszthető működésű (gradált képre, globálisabb ablakméretre)

* kimenet: jellemzők "hierarchikus" készlete (előfeldolgozás - analízis) 


==2. Megvalósított algoritmusok - bemutatott funkcionális rendszerterv koherenciája==

* ?

==3. Morfológiai alapműveletek - a választott mikroszintű képreprezentáció hatása==

* itt csak a tanulság kell nem a képletek, topológia

* Euler szám meghatározása
** nem mindegy, milyen topológiákkal írod fel a képletet. (pl. a példában 4 és 8 szomszédú képábrázolás esetén az euler szám meghatározására ugyanazt a (négyzetes topológiákat használó) képlet lehet felírni, viszont "nemnégyzetesekből" különböző és hosszabb képletek születtek)
** különböző mikroszintű képreprezentációk esetén a származtatott jellemzők egy része makroszinten sem konvergál egymáshoz

* Kerület, terület:
** Mintavételezés különböző értelmezése: különböző hibák
** a kerület számításánál a mintavételezés finomítása nem segít!

==4. Globális geometriai jellemzők - egyetlen struktúra vektorból==

* Geometriai jellemzők meghatározása konvolúcióval
** 2x2-es bináris ablak, 16 lehetséges topológia: csupán ezek számosságából meglepően sok minden származtatható (v0..v15)
** A fólián egy lehetséges halmaza 10 független geometriai jellemzőnek (ezek az egyes topológiák összegeként állnak elő, pl. vizszintes vetülete a kerületnek: Pn=v2+v6+v10+v14, stb.)
** Az eauler szám kivételével "ránézésre" értelmezhetőek a képletek

==5. Globális kontúr gyors követése - lokális képi információk (2 sorpuffer) alapján==

* Kontúr sokkal több, mint az él: ez '''globális információ''', de a célhardver egyszerre NEM lát többet 2 sornál (ez nagyon lokális).
* Bináris képen az él értelmezése: fehér/fekete v. fekete/fehér átmenet a sorokban.
* Algoritmus szemléltetése: aktuális/előző tárolt sor = sáv, sávba belépő/kilépő élpontok, követő pont kijelölés stratégia
* Objektum/lyuk esetén a kontúr körbejárási iránya változik! Soron belül a kontúrok egymásba ágyazódását jelzi.

==6. Topológiai leírás - kontúrok címkézése prímszámokkal==

* Külső és belső kontúrokat címkézzük
* "üres" kontúr (nem vesz körül más kontúr(oka)t) "típusa" = 1
* Az algoritmus: 
** Ha az n kontúr k db kontúrt vesz körül:
*** type(n)= http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cprod_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bk%7D%20p%28type%28m_%7Bi%7D%29%20.gif
*** Pl. ha egy A kontúr tartalmaz egy több kontúrt nem tartalmazó (type=1) és két olyan kontúrt, amik egy újabb kontúrt tartalmaznak (type=2): type(A)=2*3*3=18
**** típus	  : 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
**** prímszámok: 1  2  3  5  7 11 13 17 19 23 29 31 37 39 41 43 47 53 59
* A visszaállítás menete: a kontúr "értékének" prímszámokra való bontása.
** pl. A=413 -->  =7*59 -->4-es és 18-as típusú kontúrok vannak benne.
** a 4-es típusú csakis 2 db 1-es típusúból állhat elő, stb.

==7. Kontúr menti 1D Fourier transzformáció - tipikus alkalmazások==

* Kontúrpontok szemléltetése 2D-ben: komplex számok sorozataként is ábrázolhatjuk, ahol:
** F_j: j-ik Fourier együttható
** c_k: k-ik kontúrpont (http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21c_k%3Dx_k%2Bi%2Ay_k.gif)
** N: kontúrpontok száma (belőle N darab - szintén komplex szám - Fourier együttható lesz)
** tömörítés: együttható elhagyással - valamilyen megfontolás szerint
** http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21F_j%3D%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7Dc_k%2Ae%5E%7B-i%20%28%5Cfrac%7B2%5Cpi%20kj%7D%7BN%7D%29%29.gif j=0,1...(N-1)
** Inverz transzformáció:
** http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21c_k%3D%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5E%7BN-1%7DF_j%2Ae%5E%7Bi%28%5Cfrac%7B2%5Cpi%20kj%7D%7BN%7D%29%7D.gif  k=0,1...(N-1)

* tipikus alkalmazások:
** Képtömörítés - kevesebb kiválaszottt együttható megtartása
** Szűrés - pl. a magasabb rendszámú együttható = nagyfrekvenciás komponens
** Invariáns alakleirás - származtatott '''alakegyütthatókkal'''

==8. Invariáns makrojellemzők meghatározhatók Fourier transzformációval?==

* '''Feldolgozás általános lépései'''
** 1. lépés: kontúr menti újra mintavételezéssel a digitalizálás "zaja" kiszedhető
** 2. lépés: Fourier transzformáció
** 3. lépés: szűrés frekvencia/térbeli tartományban - pl. nagy rendszámú együttható elhagyása
** 4. lépés: alakegyütthatók - kontúrok invariáns alak jellemzőinek meghatározása

* *Alkalmazhatósági feltétel*: az információ zöme a régió határra, a kontúr alakjában koncentrálódjon (pl. a régión belüli textúra ne legyen releváns)

==9. Eltolás invariancia biztosítása==

* Például: a nulladik együttható a kontúr súlypontját adja
* Következésképpen: invariancia eltolásra F_0=0 korrekcióval megoldható
* F_0 = 0-t választva a súlypont ugyanis mindig az origóba kerül.
* Megjegyzés: n=2^m pontot egyenletesen kell szétosztani a kontúr mentén
* http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21F_0%3D%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7Dc_k.gif

==10. Nagyítás invariancia biztosítása==

* F'j = n*Fj (n-szeres nagyítás esetén)
* http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7Cc_k%7C%5E2%3D%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7CF_j%7C%5E2.gif
http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7CF_j%7C%5E2.gif - vel normalizálva a területet normalizáljuk, azaz azonos formájú alakzatoknak azonos lesz a területük.
* http://www.texify.com/img/%5CLARGE%5C%21F%27_j%3Dn%5Cfrac%7BF_j%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%7CF_j%7C%5E2%7D.gif	 ahol n a megjelenítési nagyítás faktora.

==11. Elforgatás invariancia biztosítása==

* Elforgatás http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cvarphi_1.gif -el: http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21F%27_j%3DF_je%5E%7Bi%5Cvarphi_1%7D.gif
* Kezdőpont eltolás http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cvarphi_2.gif -vel: http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21F%27_j%3DF_je%5E%7Bij%5Cvarphi_2%7D.gif
* Definíció: n ponttal való kezdőpont eltolása: http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21%5Cvarphi_2%3D%5Cfrac%7B2%5Cpi%7D%7BN%7Dn.gif

==12. Alakegyütthatók - példák az erre vonatkozó konklúziók gyors levonására==

* Invariancia '''rotációra''' és '''nagyításra''', egy lehetséges példa: (F_0 = 0-val az eltolás invariancia már eleve biztosított) 
* http://www.texify.com/img/%5Cnormalsize%5C%21A_k%3D%5Cfrac%7BF_%7Bk%2B2%7DF_%7B-k%7D%7D%7BF_1%5E2%7D.gif


-- [[MolnarMiklos|Mike]] - 2009.06.03.
-- [[TusorB|Tawnos]] - 2009.06.09.


[[Category:Infoszak]]