Innføring i bildebehandling
|
|
- Monika Andresen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Halden Revidert Log GKS Delvis nyskrevet Log, GKS GKS Revidert Log GKS Revidert Log GKS Revidert Log GKS Revidert Log GKS Ny oppgave Log LMN Log, LMN Rev. Dato. Beskrivelse. Skrevet av Kontrollert Godkjent Fil : Skrevet ut av : sl :58:00 Antall sider : 6
2 Labkjøring: Alle gruppene må kjøre oppgaven i tidsrommet Kun en gruppe kan ta bilder ad gangen, men prosessering i MATLAB kan dere gjøre på andre maskiner. Tidspunkt for kjøring avtales med Geir Kramviken Strøm. Presentasjon og skriftlig innlevering etter gjennomført laboppgave. Dette er likt for alle laboppgavene med mindre annet er beskrevet særskilt i oppgaven. Presentasjonsdel: Etter at gruppen har gjennomført laben, skal den gi en muntlig presentasjon, en slags miniforelesning, av laboppgaven. Maks. 30 min. Gruppen avtaler tidspunkt og sted med faglærer. Alle i gruppen skal delta i presentasjonen! Presentasjonen må ha et visst nivå for å bli godkjent. Alle bilder som er krevd vedlagt skal inngå i presentasjonen (se også skriftlig del). Alle spørsmål i oppgaveteksten skal besvares (se også skriftlig del). Følgende spørsmål skal også besvares under presentasjonen: Hvilke problemer møtte gruppen på underveis? Hvilke forbedringer, eventuelt ny løsningsstrategi, ville bli gjort dersom oppgaven skulle være løst på nytt? Oppsummering av gruppens løsning av oppgaven (se også skriftlig del) Oppgavens vanskelighetsgrad? (1 (lett) 5 (meget vanskelig)). Skriftlig del: Denne delen skal være en skriftlig labbesvarelse i kortversjon. Alle bilder som er krevd vedlegges. Pass på at de kommer i kronologisk rekkefølge. Alle spørsmål i laboppgaveteksten skal besvares. Dersom gruppen har skrevet egne MATLAB-programmer, skal de vedlegges. En beskrivelse av hvordan gruppen har jobbet med jobben. Her inngår hvem har gjort hva og hvor mange timer den enkelte har brukt. Til slutt skal rapporten inneholde en konklusjon som oppsummerer oppgaven: hva gruppen har lært, hvilke problemer oppsto underveis og hvilke forbedringer bør gjøres. Innføring i bildebehandling - HIØ side 2
3 Innledning. Oppgaven går ut på å bli kjent med bruk av ferdige MATLAB-funksjoner, eventuelt lage egne programmer for bildebehandling. Det skal tas bilder av ulike objekter under forskjellige lysforhold ved hjelp av et digitalkamera (nettverkskamera). Binære bilder skal så dannes ved å velge fornuftige terskelverdier, og man får erfare hvilke problemer man møter i denne sammenheng. I en viss utstrekning kan svakhetene kompenseres for ved å transformere et bilde før det terskles. Formål. Bli kjent med de deler som utgjør utstyret til et enkelt bildebehandlingslaboratorium. Få erfaring i bruk av bildeprosesseringsverktøy. Bli smertelig klar over at ytre forhold rundt arbeidscellen påvirker kvaliteten på et bilde. (Det hjelper ikke med allverdens bildebehandlingsrutiner, for eksempel bruke MATLAB, dersom et bilde har dårlig kvalitet.) Få erfaring i valg av terskelverdier, blant annet bruk av histogrammet som hjelpemiddel. Forstå hvilke problemer det ligger i valg av terskelverdi. Lære å bruke enkle transformsjonsrutiner på et bilde. Beskrivelse av utstyr. Utstyret til laboratoriet består av: Axis2100 nettverkskamera (farge). Stativfeste for kameraet og plate med overtrukket svart duk til å legge legemer på for fotografering. Til stativet hører det med en gardin. Lysrørbelysning. En spotlampe til belysning. Klosser av forskjellig form og farge. Leketøyhelikopter. Litteratur. Kompendiet utdelt i faget. Før dere begynner. Installer MATLAB på maskinene deres. Spør Hans-Olav eller Geir om hjelp. Med MATLAB-funksjonen imread(' tar kameraet Axis 2100 Network Camera 2.34 et bilde. Lyset i rommet bør være på, men sørg for at persiennene på verkstedet er nede. Be Hans- Olav eller Geir kjøre persiennene ned dersom de er oppe. Innføring i bildebehandling - HIØ side 3
4 Oppgave A 1. Gjør dere kjent med utstyret og hvordan dere bruker MATLAB ved bildebehandling. Få kameraet i "on-line" og skarpstill linsen om nødvendig (ved å legge et eller annet på underlaget). 2. I dette punktet skal vi bruke lysrørbelysningen som er montert på stativet. Lysrørene skal være på, og spotlampen av. Velg en tynn og en tykk blå kloss og legg dem ved siden av hverandre på det svarte underlaget. Ta et bilde og lagre det med navnet bilde1. Det lagrede bildet skal være i gråtoner. Velger gruppen å ta et fargebilde så må det konverteres til gråtonebilde før lagring. Legg ved utskrift av bilde1. 3. La klossene ligge i samme posisjon som i punkt 2. La nå spotlampen, som er festet på rammen med en klype, være lyskilde, dvs. lysrørene er skrudd av. La spotlampen peke mot objektene. Ta et nytt bilde av klossene (bilde2) som også lagres. Legg ved utskrift av bilde2. 4. Få fram forskjellen, absoluttverdi, mellom bilde1 og bilde2 som lagres som bilde1-2. Finn største og minste pikselverdi i dette bildet. Legg ved utskrift av bilde1-2. Kommenter så hvordan lysforhold spiller inn på bildekvaliteten. 5. Ta bort den tynne blå klossen og erstatt den med en tynn gul kloss. Plasser den gule klossen slik at den hviler både mot den blå og underlaget, dvs. den gule klossen vil ligge skrått i forhold til underlaget. Ta to bilder på samme måte som i punkt 2 og 3, der bilde3 blir tatt med lysrørene som lyskilde og bilde4 med spotlampen som lyskilde. Legg ved utskrift av bilde3 og bilde4. 6. Få fram forskjellen, absoluttverdi, mellom bilde3 og bilde4 som lagres som bilde3-4. Finn største og minste pikselverdi i dette bildet. Legg ved utskrift av bilde3-4. Kommenter så hvordan lysforhold spiller inn på bildekvaliteten. Etter å ha gjennomført denne lab-sekvens besvar så følgende to punkter: Forklar hvorfor det er viktig å få så kontrastklare, skygge- og refleksjonsfrie bilder som mulig. Nevn og kommenter de viktigste støykildene i dette bildebehandlingsoppsettet. Innføring i bildebehandling - HIØ side 4
5 Oppgave B 1. Hent fram bilde1 eller bilde2 med de to blå klossene. Bildet skal gjøres om til et binært bilde slik at alle piksler med verdi under terskelverdien blir svarte mens de med verdi over blir hvite. Velg en fornuftig terskelverdi slik at bildet av begge "klossene" kommer klart fram, og bakgrunnen blir mest mulig redusert. Forklar hvordan histogrammet gir informasjon med hensyn til valg av terskelverdi. Legg ved en utskrift av den binære versjonen av bildet. Legg også ved bilde av histogrammet med terskelverdien markert. 2. Hent dernest fram bilde3 eller bilde4 med blå og gul klosser. Velg en terskelverdi slik at begge "klossene" kommer klart fram, og bakgrunnen blir mest mulig redusert. Forklar hvorfor det er vanskeligere å bestemme en gunstig terskelverdi for dette bildet ved å bruke histogram, framfor bildet med de to blå klossene. Glem ikke å vurdere klossenes beliggenhet i forhold til lyskilden. Legg ved den "beste" binære versjonen av bildet samt histogrammet med terskelverdien markert. 3. Forsett med valgt bilde i punkt 2. Se om gruppen klarer å finne en terskelverdi som frambringer bare klossen med høyest intensitet og deretter bare den med lavest intensitet. Legg ved den "beste" binære versjonen i hvert tildfelle. 4. Til nå har gruppen trenet på enkle objekter. Velg enten lysrørene som lyskilde eller spotlampen som lyskilde. Ta bilde av helikopteret, bilde5. Skill ut helikopterets rotor fra resten av helikopteret og underlaget. Legg ved en utskrift av det opprinnelige og det "beste" binære bildet. Med utgangspunkt i disse bildene beskriv både hvor vellykket forsøket var og hvilke problemer gruppen sto overfor. Oppgave C 1. Skru lysrørene på og la spotlampen være avslått. Plasser en gul kloss på underlaget og ta et bilde, bilde6. ( Klossen skal være i samme posisjon i resten av oppgaven.) 2. En dag ble strømtilførselen til bildebehandlingscellen i en bedrift brutt. Bedriftseieren tilkaller gruppen med oppdrag å få samme intensitetsbilde på den gule klossen som i bilde6. 3. Gruppen har til disposjon følgende teori: Et bilde kan helt eller delvis gjøres lysere eller mørkere ved å transformere pikselverdiene. Tre av måtene å gjøre det på er: addisjon subtraksjon multiplikasjon Innføring i bildebehandling - HIØ side 5
6 4. Skru av både lysrør og spotlampe. Trekk den svarte gardinen forsiktig over stativet uten at den gule klossen kommer ut av posisjon. Pass på å dekke til slik at minst mulig lys slipper inn. Ta et nytt bilde av den gule klossen, bilde7. (Beskjær bildet om nødvendig. I så fall gjør det samme med bilde6.) Gruppen gjennomfører hver av de tre transformasjonene på bilde7 med henblikk på å oppfylle bedriftens ønsker. Plukk ut det beste resultatet og kall det bilde8. Ta differansebildet, absoluttverdi, mellom bilde6 og bilde8. Legg ved histogrammet av differansebildet. Forklar hvordan gruppen har gått fram og hvor vellykket resultatet er blitt. 5. Gruppen kjenner til tre andre transformasjoner: eksponential (gamma) logaritmisk S-form ( stretch ) Den innebygde MATLAB-funksjonen imadjust dekker den første. MATLABfunksjonen bildetrans i kompendiet gjør jobben for de to andre. Den gjør bruk av MATLAB-funksjonen desimalform som også er i kompendiet. Begge de to siste ligger på fagets hjemmeside. Bruk av hver disse tre transformasjonene for forskjellige parameterverdier på bilde6. Plukk ut det beste resultatet og kall det bilde9. Ta differansebildet, absoluttverdi, mellom bilde6 og bilde9. Legg ved histogrammet av differansebildet. Forklar hvordan gruppen har gått fram. Hva ble best av bilde8 og bilde9? Forklar hva forbedringene ligger i. Ta vare på bildene til senere bruk. Innføring i bildebehandling - HIØ side 6
Innføring i bildebehandling
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Halden 27.08.2013 20.08.13 Revidert Log GKS 22.08.12
DetaljerInnføring i bildebehandling
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 1 Innføring i bildebehandling Sarpsborg 13.01.2005 12.01.05 Ny oppgave Log LMN Log,
DetaljerOptisk lesing av en lottokupong
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 4 Optisk lesing av en lottokupong Sarpsborg 03.02.2005 01.02.05 Ny oppgave Log LMN
DetaljerNavigering av en mobil mikrorobot
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer Fag IAD32005 Intelligente systemer Laboppgave nr 1 Navigering av en mobil mikrorobot Halden, Remmen 25.01.2007 23.01.07 Ny oppgave
DetaljerOptisk lesing av en lottokupong
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 4 Optisk lesing av en lottokupong Halden 20.10.2011 17.10.11 Mindre revisjon Log
DetaljerOptisk lesing av en lottokupong
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 4 Optisk lesing av en lottokupong Halden 22.10.2012 17.10.12 Mindre revisjon Log
DetaljerEn mikrorobot skal følge en bane og løse bestemte utfordringer
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer Fag IAD32005 Intelligente systemer Laboppgave nr 2 En mikrorobot skal følge en bane og løse bestemte utfordringer Halden, Remmen
DetaljerHøgskoleni østfold EKSAMEN. ITD33506 Bildebehandling og monstergjenkjenning. Dato: Eksamenstid: kl 9.00 til kl 12.00
Or Høgskoleni østfold EKSAMEN Emnekode: Emne: ITD33506 Bildebehandling og monstergjenkjenning Dato: 25.11.2013 Eksamenstid: kl 9.00 til kl 12.00 Hjelpemidler: Læreboken, ett A4-ark skrevet på begge sider
DetaljerFrevensanalyse av signaler (del 2) og filtrering av bilder
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 3 Frevensanalyse av signaler (del 2) og filtrering av bilder Sarpsborg 28.01.2005
DetaljerOvervåking av transportbånd
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 5 Overvåking av transportbånd Sarpsborg 03.02.2005 05.02.05 Ny oppgave Log LMN Log,
DetaljerFag ITD 33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning. mandag 28. oktober til fredag 15. november 2013
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag ITD33506 Bildebehandling og mønstergjenkjenning PROSJEKTOPPGAVE Halden, Remmen 02.10.2013 Fil : Skrevet ut av : sl 02.10.2013 09:27:00 Antall
DetaljerPROSJEKTOPPGAVE. Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer. Fag IAD32005 Intelligente systemer
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer Fag IAD32005 Intelligente systemer PROSJEKTOPPGAVE Halden, Remmen 28.02.2012 Fil : Skrevet ut av : sl 28.02.2012 08:36:00 Antall
DetaljerAnalyse av luktedata
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 6 Analyse av luktedata Sarpsborg 18.02.2005 18.02.05 Log GKS Log, GKS 07.10.03 Ny
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2011)
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Jon Heier Bergli Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2011) Tidsfrister: Utdelt: mandag 11. april. Innleveringsfrist:
DetaljerEKSAMEN. Bildebehandling og mønstergjenkjenning
EKSAMEN Emnekode: ITD33514 Dato: 18. mai 2015 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne. Emne: Bildebehandling og mønstergjenkjenning Eksamenstid: 4 timers eksamen Faglærer: Jan Høiberg Eksamensoppgaven: Oppgavesettet
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2007)
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Thanh Sang Tran Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2007) Tidsfrister: Utdelt: onsdag 13. mars. Innleveringsfrist:
DetaljerPROSJEKTOPPGAVE. Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer. Fag IAD32005 Intelligente systemer
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Intelligente systemer Fag IAD32005 Intelligente systemer PROSJEKTOPPGAVE Halden, Remmen 25.02.2011 Fil : Skrevet ut av : sl 25.02.2011 13:13:00 Antall
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 28. mai 2014 Tid for eksamen: 09:00 13:00 Oppgavesettet er på: 6 sider Vedlegg:
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2007)
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Kristin Larsen Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2007) Tidsfrister: Utdelt: onsdag 13. mars. Innleveringsfrist:
DetaljerPrøve- EKSAMEN med løsningsforslag
Prøve- EKSAMEN med løsningsforslag Emnekode: ITD33514 Dato: Vår 2015 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne. Emne: Bildebehandling og mønstergjenkjenning Eksamenstid: 4 timers eksamen Faglærer: Jan Høiberg
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2012)
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Tom Erik Høvring Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2012) Tidsfrister: Utdelt: mandag 27. februar. Innleveringsfrist:
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF3 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag. juni Tid for eksamen : 4:3 8:3 Oppgavesettet er på : 5 sider Vedlegg : Ingen
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet INF 160 Digital bildebehandling Eksamensdag: Mandag 12. mai - mandag 26. mai 2003 Tid for eksamen: 12. mai 2003 kl 09:00 26. mai
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 4. juni 2008 Tid for eksamen : 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på
DetaljerKonvolusjon og filtrering og frevensanalyse av signaler
Høgskolen i Østfold Avdeling for informasjonsteknologi Fag IAD33505 Bildebehandling og mønstergjenkjenning Laboppgave nr 2 Konvolusjon og filtrering og frevensanalyse av signaler Sarpsborg 21.01.2005 20.01.05
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2012)
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Thomas Gabrielsen Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2012) Tidsfrister: Utdelt: mandag 27. februar. Innleveringsfrist:
DetaljerMINIPROSJEKTOPPGAVE. (våren 2012) Patrick Fallang. Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) Tidsfrister: Utdelt: mandag 27. februar.
Avdeling for informasjonsteknologi HALDEN Høgskolen i Østfold Patrick Fallang Fag: INTELLIGENTE SYSTEMER (IAD32005) MINIPROSJEKTOPPGAVE (våren 2012) Tidsfrister: Utdelt: mandag 27. februar. Innleveringsfrist:
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 28. mars 2007 Tid for eksamen : 13:30 16:30 Oppgavesettet er på : 4 sider
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 25. mars 2014 Tid for eksamen : 15:00 19:00 Oppgavesettett er på : 6 sider
DetaljerEKSAMEN Bildebehandling
EKSAMEN 6121 Bildebehandling 31.05.2016 Tid: 4 timer, 9 13 Målform: Bokmål/nynorsk Sidetall: 5 (denne forside + 2 + 2) Hjelpemiddel: Merknader: Vedlegg: Sensuren finner du på StudentWeb. Eksamen 6121 Bildebehandling
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet INF 2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Tirsdag 18. mai - tirsdag 1. juni 2004 Tid for eksamen: 18. mai 2004 kl 09:00 1.
DetaljerEksamen i IN 106, Mandag 29. mai 2000 Side 2 Vi skal i dette oppgavesettet arbeide med et bilde som i hovedsak består av tekst. Det binære originalbil
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i IN 106 Introduksjon til signal- og bildebehandling Eksamensdag: Mandag 29. mai 2000 Tid for eksamen: 29. mai 2000 kl 09:0031.
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 5. juni 007 Tid for eksamen : 09:00 1:00 Oppgavesettet er på : 5 sider
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF 160 Digital bildebehandling Eksamensdag: Mandag 13. mai - mandag 27. mai 2002 Tid for eksamen: 13. mai 2002 kl 09:00 27. mai
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 5. juni 2007 Tid for eksamen : 09:00 12:00 Oppgavesettet er på : 5 sider
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Bokmål UNIVERSIEE I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 3. juni 2009 id for eksamen : 14:30 17:30 Oppgavesettet er på : 6 sider
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Tirsdag 4. juni 2013 Tid for eksamen : 09:00 13:00 Oppgavesettet er på : 7 sider
DetaljerGråtonehistogrammer. Histogrammer. Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF Hovedsakelig fra kap. 6.3 til 6.6
Hvordan endre kontrasten i et bilde? INF 230 Hovedsakelig fra kap. 6.3 til 6.6 Histogrammer Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Histogrammer i flere dimensjoner Matematisk
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF230 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 6. juni 202 Tid for eksamen : 09:00 3:00 Oppgavesettet er på : 6 sider Vedlegg
DetaljerINF 1040 løsningsforslag til kapittel 17
INF 1040 løsningsforslag til kapittel 17 Oppgave 1: Bilder og histogrammer Her ser du pikselverdiene i et lite bilde. Kan du regne ut histogrammet til bildet, dvs. lage en tabell over hvor mange piksler
DetaljerSTK1000 Obligatorisk oppgave 1 av 2
6. september 2017 STK1000 Obligatorisk oppgave 1 av 2 Innleveringsfrist Torsdag 21. september 2017, klokken 14:30 i Devilry (https://devilry.ifi.uio.no). Instruksjoner Du velger selv om du skriver besvarelsen
Detaljerwww.ir.hiof.no/~eb/viz.htm Side 1 av 12
VIZhtm Side 1 av 12 Innhold Side MÅL 1 OPPGAVE / RESULTAT 1 BESKRIVELSE ØVING 6A 2 BESKRIVELSE ØVING 6B 9 BESKRIVELSE ØVING 6C 12 MÅL Når du har utført denne øvingen, skal du kunne: Benytte et kamera som
DetaljerMidtveiseksamen Løsningsforslag
INSTITUTT FOR INFORMATIKK, UNIVERSITETET I OSLO Midtveiseksamen Løsningsforslag INF2310 - Digital Bildebehandling Eksamen i: INF2310 - Digital Bildebehandling Eksamensdag: Tirsdag 21. mars 2017 Tidspunkt
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF210 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 28. mai 2014 Tid for eksamen: 09:00 1:00 Løsningsforslaget
DetaljerRegler for: getsmart Grønn. Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene!
-6 Regler for: getsmart Grønn Hele tall 3 4 Hele tall 8-6 -6 3-6 3 8 Hele tall Hele tall 3 4 Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene! Sjekk
DetaljerLøsning av øvingsoppgaver, INF2310, 2005, kompresjon og koding
Løsning av øvingsoppgaver, INF230, 2005,. Vi har gitt følgende bilde: kompresjon og koding 0 2 2 2 3 3 3 2 3 3 3 0 2 2 2 3 3 2 2 2 3 2 3 4 4 2 2 3 2 2 3 4 4 2 2 2 3 3 3 4 3 4 a. Finn Huffman-kodingen av
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF30-Digital bildebehandling Eksamensdag: Tirsdag 5. mars 06 Tid for eksamen: 09:00-3:00 Løsningsforslaget er på: 4 sider Vedlegg:
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 4. juni 2008 Tid for eksamen : 14:30 17:30 (3 timer) Oppgavesettet er på
DetaljerTeori og oppgaver om 2-komplement
Høgskolen i Oslo og Akershus Diskret matematikk høsten 2014 Teori og oppgaver om 2-komplement 1) Binær addisjon Vi legger sammen binære tall på en tilsvarende måte som desimale tall (dvs. tall i 10- talssystemet).
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Mandag 1. juni 2015 Tid for eksamen: 14:30 18:30 Oppgavesettett er på: 6 sider Vedlegg:
DetaljerTUI FERIENHAUS. Instruksjoner for å fotografere din ferieeiendom.
Instruksjoner for å fotografere din ferieeiendom Et bilde sier mer enn tusen ord. Kunden ser først bildene og bestemmer seg deretter for å lese videre. Hvis bildene av objektet ikke overbeviser kunden
DetaljerABELGØY MATEMATIKKONKURRANSE FOR 9. TRINN. 9. april 2015
ABELGØY MATEMATIKKONKURRANSE FOR 9. TRINN 9. april 2015 Sekskantede stjerner i en sekskantet stjerne, stråler som alltid forgrener seg i mindre stråler er de ikke fantastiske, disse fnuggene? Målsetting:
DetaljerHvorfor speiler objekter seg i vann?
Hvorfor speiler objekter seg i vann? Laget av klasse 7c Løkeberg Skole 2015 1 Forord Vi er klasse 7c på Løkeberg skole. Vi har fått hjelp av fire studenter fra høyskolen i Oslo, som har hatt praksisuker
DetaljerHØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring Kandidat nr: Eksamensdato: 7. desember 007 Varighet: timer (9:00 :00) Fagnummer: LV78D Fagnavn: Digital bildebehandling Klasser: HIDT005H
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO. Dette er et løsningsforslag
Bokmål UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF231 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 3. juni 29 Tid for eksamen : 14:3 17:3 Løsningsforslaget er på :
DetaljerRapport Oblig 08 - Flash galleri og banner.
Rapport Oblig 08 - Flash galleri og banner. De siste ukene på skolen har vi lært om Flash. I denne oppgaven skulle jeg bl.a lære grunnleggende scripting og koding for webbaserte medier, lære om interaktivitet
DetaljerOPPLÆRINGSREGION NORD. Skriftlig eksamen. TIP1002 Tekniske tjenester VÅREN 2014. Privatister. Vg1 Teknikk og industriell produksjon
OPPLÆRINGSREGION NORD LK06 Finnmark fylkeskommune Troms fylkeskommune Nordland fylkeskommune Nord-Trøndelag fylkeskommune Sør-Trøndelag fylkeskommune Møre og Romsdal fylke Skriftlig eksamen TIP1002 Tekniske
DetaljerEksamen REA3015 Informasjonsteknologi 2. Nynorsk/Bokmål
Eksamen 21.05.2015 REA3015 Informasjonsteknologi 2 Nynorsk/Bokmål Bokmål Eksamensinformasjon Eksamenstid Hjelpemidler Bruk av kilder Elektronisk vedlegg Informasjon om oppgaven Informasjon om vurderingen
DetaljerHistogramprosessering
Histogramprosessering Lars Vidar Magnusson January 24, 217 Delkapittel 3.3 Histogram Processing Histogram i Bildeanalyse Et histogram av et digitalt bilde med intensitet i intervallet [, L) er en diskret
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF3 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag. juni Tid for eksamen : :3 8:3 Løsningsforslaget er på : 9
DetaljerSALG. Hvorfor skal vi selge? For å sikre at. Hva er salg? Salg er å få. På samme måte
SALG Hvorfor skal vi selge? For å sikre at For å sikre at Hva er salg? Salg er å få På samme måte Selgerstiler Skal vi bare være hyggelige eller selge for enhver pris? Salgsintensitet Målrettet salg Definere
DetaljerBetegnelse på undervisningsformer og godkjenningsrutiner for obligatoriske aktiviteter
Betegnelse på undervisningsformer og godkjenningsrutiner for obligatoriske aktiviteter Dette er en oppsummering fra Workshop 18. desember 2017: «Erfaringsdeling og diskusjon rundt bruk av obligatoriske
DetaljerRegler for: Videregående. Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene!
(x²) 1 2 Regler for: getsmart Grå Algebra Videregående 8 _ (x²) 1 2 Algebra 4 (2 2³) 1 4 _ xy (2 2³) 1 4 _ xy (x²) 1 2 _ (2 2³) 1 4 _ xy (x²) 1 2 _ (2 2³) 1 4 _ xy 4 Algebra Algebra _ 8 Det anbefales at
DetaljerSUBTRAKSJON FRA A TIL Å
SUBTRAKSJON FRA A TIL Å VEILEDER FOR FORELDRE MED BARN I 5. 7. KLASSE EMNER Side 1 Innledning til subtraksjon S - 2 2 Grunnleggende om subtraksjon S - 2 3 Ulike fremgangsmåter S - 2 3.1 Tallene under hverandre
DetaljerEKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn
EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn Emnekode: 6121 Emnenavn: Bildebehandling Dato: 01.06.2017 Tid fra / til: 09.00 13.00 Ant. timer: 4 Ansvarlig faglærer: Tor Lønnestad Campus: Bø Antall oppgaver:
DetaljerHDR: High Dynamic Range
HDR: High Dynamic Range Hva er dynamisk område? Et bilde med et stort dynamisk område er et med stor forskjell mellom høylys og mørke skygger. Disse to har ikke et stort dynamisk område i bildet av treet
DetaljerRapport: 2.oktober 2009
Rapport: 2.oktober 2009 OBLIGATORISK OPPGAVE 2 3D film 09/10 Ellen Rye Johnsen Innledning: I denne oppgaven skulle vi lage en karakter. Vi skulle også sette denne karakteren inn i en situasjon. Det vil
DetaljerRegelhefte for: getsmart Kids: Opp til 10
Regelhefte for: getsmart Kids: Opp til 10 Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene! Sjekk hjemmesiden for flere powerpoint-presentasjoner.
DetaljerOppgave 1.20 Hvordan kan man stimulere til matematisk tenkning ved å lese om Pippi og/eller Ole Aleksander?
Ekstraoppgaver Kapittel 1 Oppgave 1.18 Finn andre eksempler på regler og sanger som egner seg i arbeidet med tall og telling i barnehagen. Drøft hvilke matematiske erfaringer barn får ved å delta i disse
DetaljerSnake Expert Scratch PDF
Snake Expert Scratch PDF Introduksjon En eller annen variant av Snake har eksistert på nesten alle personlige datamaskiner helt siden slutten av 1970-tallet. Ekstra populært ble spillet da det dukket opp
DetaljerTemaer i dag. Repetisjon av histogrammer II. Repetisjon av histogrammer I. INF 2310 Digital bildebehandling FORELESNING 5.
Temaer i dag INF 231 Digital bildebehandling FORELESNING 5 HISTOGRAM-TRANSFORMASJONER Fritz Albregtsen Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for
DetaljerMAT 1120: Obligatorisk oppgave 2, H-09
MAT 1120: Obligatorisk oppgave 2, H-09 Innlevering: Senest fredag 30 oktober, 2009, kl1430, på Ekspedisjonskontoret til Matematisk institutt (7 etasje NHA) Du kan skrive for hånd eller med datamaskin,
DetaljerOPPLÆRINGSREGION NORD. Skriftlig eksamen. TIP1003 Dokumentasjon og kvalitet HØST 2013. Privatister. Vg1 Teknikk og industriell produksjon
OPPLÆRINGSREGION NORD LK06 Finnmark fylkeskommune Troms fylkeskommune Nordland fylkeskommune Nord-Trøndelag fylkeskommune Sør-Trøndelag fylkeskommune Møre og Romsdal fylke Skriftlig eksamen TIP1003 Dokumentasjon
DetaljerJobbskygging ELEVARK 8. trinn. Jobbskygging
Jobbskygging Jobbskygging Innhold Yrker og utdanning i min familie Nettverk og kompetanse; Hva betyr begrepene? Mitt slektstre Yrkesprofil Stilling og ansvarsområde; Hva betyr begrepene? Intervju med tre
DetaljerRepetisjon av histogrammer
Repetisjon av histogrammer INF 231 Hovedsakelig fra kap. 3.3 i DIP Histogramtransformasjoner Histogramutjevning Histogramtilpasning Standardisering av histogram for billedserier Litt om histogramtransformasjoner
DetaljerMultiroller Jogger Brukerhåndbok
Multiroller Jogger Brukerhåndbok Vi takker for at du har valgt Multiroller. Vennligst gå grundig igjennom denne brukerhåndboken før bruk. Innholdsfortegnelse Sikkerhetstiltak... side 3 Montering side 3
DetaljerBEVEGELSER 1 Gå rolig og besluttsomt mot hylla hvor Se her! Se hvor jeg går.
SKAPELSEN TIL DENNE LEKSJONEN Tyngdepunkt: Skapelsesdagene (1. Mos. 1,1 2,3) Hellig historie Kjernepresentasjon Om materiellet Plassering: hyllene med hellig historie Elementer: 7 skapelseskort, stativ
DetaljerNordic Eye Solo VGA & USB
Nordic Eye Solo VGA & USB Bruksanvisning Versjon 3.41 1 Innholdsregister Produktets innhold... s. 3 Systemkrav... s. 3 Monteringsanvisning... s. 4 Tilkobling til monitor... s. 4 Tilkobling og installasjon
DetaljerProduktkatalog 2014. Produktkatalog 2014. Tlf: 99 24 58 17 post@dvgjerder.no www.dvgjerder.no
Produktkatalog 2014 DV Banegjerde med nett Produktnr: 00310 Sikkerhetsgjerde med oransje sikkerhetsnett med strammebånd i topp og bunn. Gjerdene kommer med regulerbare og sammenleggbare aluminiumstativ,
DetaljerTDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK)
1 TDT4105 Informasjonsteknologi, grunnkurs (ITGK) Introduksjon til programmering i Matlab Rune Sætre satre@idi.ntnu.no 2 Læringsmål og pensum Mål Lære om programmering og hva et program er Lære å designe
DetaljerINF1040 Digital representasjon
INF1040 Digital representasjon av tekster, tall, former, lyd, bilder og video Forelesere: Gerhard Skagestein Fritz Albregtsen Første forelesning: Onsdag 23. august 12:15 14:00, Sophus Lies Auditorium.
DetaljerHØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL Kandidatnr: Eksamensdato: 15. mai 2003 Varighet: Fagnummer: Fagnavn: Klasse(r): 3 timer LO116D Programmering i Visual Basic FU Studiepoeng:
DetaljerBedre Bridgeopplæring med Bridge Base Online.
Bedre Bridgeopplæring med Bridge Base Online. Bridge på internett blir aldri noen fullgod erstatter for virkelig bridge, men oppslutningen øker så raskt at vi må erkjenne at den er et blitt et viktig supplement.
DetaljerHumanware. Trekker Breeze versjon 2.0.0.
Humanware Trekker Breeze versjon 2.0.0. Humanware er stolte av å kunne introdusere versjon 2.0 av Trekker Breeze talende GPS. Denne oppgraderingen er gratis for alle Trekker Breeze brukere. Programmet
DetaljerSlik får du O-stoff inn i lokalavisa
Slik får du O-stoff inn i lokalavisa Lokal- og distriktsavisene er o-idrettens arena. Med litt innsats kan du gjøre klubben og aktiviteten synlig i lokalmiljøet. Her finner du noen velmente råd og tips.
DetaljerDataeskeleser med databrikke
Dataeskeleser med databrikke http://www.bevercontrol.com Databrikke Brukermanual Skrevet av Einar Gløersen April 2003 Rettet juni 2003 Innhold 1 INTRODUKSJON...3 2 SPESIFIKASJONER DATABRIKKE...3 3 BRUK
DetaljerSkoletorget.no Fadervår KRL Side 1 av 5
Side 1 av 5 Fadervår Herrens bønn Tekst/illustrasjoner: Ariane Schjelderup og Øyvind Olsholt/Clipart.com Filosofiske spørsmål: Ariane Schjelderup og Øyvind Olsholt Sist oppdatert: 15. november 2003 Fadervår
Detaljer1. Systemsikkerhet. 1.1. Innledning. Innhold
Avdeling for informatikk og e-læring, Høgskolen i Sør-Trøndelag Systemsikkerhet Stein Meisingseth 29.08.2005 Lærestoffet er utviklet for faget LO474D Systemsikkerhet 1. Systemsikkerhet Resymé: Denne leksjonen
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Fredag 29. mars 2019 Tid for eksamen : 14:30 18:30 (4 timer) Oppgavesettet er
DetaljerRegler for: - Regning med tall! Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene!
Regler for: getsmart Kids - Regning med tall! Det anbefales at man først ser på powerpoint-reglene når man skal lære seg ulike spill med kortstokkene! Sjekk hjemmesiden for flere powerpoint-presentasjoner.
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 1. juni 2015 Tid for eksamen: 14:30 18:30 Løsningsforslaget
DetaljerLøsningsforslag, Ukeoppgaver 9 INF2310, våren kompresjon og koding del I
Løsningsforslag, Ukeoppgaver 9 INF2310, våren 2009 6. Vi har gitt følgende bilde: kompresjon og koding del I 1 0 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 1 1 3 3 3 1 0 1 1 2 2 2 3 3 2 1 2 2 3 2 3 4 4 2 1 2 3 2 2 3 4 4 2
DetaljerProsjektoppgave: Bildedatabase. TDT4145 Datamodellering og Databasesystemer. Våren 2008
Prosjektoppgave: Bildedatabase TDT4145 Datamodellering og Databasesystemer Våren 2008 NB! Kun for de som ikke tar fellesprosjektet. Innledning I løpet av de siste årene har det blitt stadig mer vanlig
DetaljerDersom spillerne ønsker å notere underveis: penn og papir til hver spiller.
"FBI-spillet" ------------- Et spill for 4 spillere av Henrik Berg Spillmateriale: --------------- 1 vanlig kortstokk - bestående av kort med verdi 1 (ess) til 13 (konge) i fire farger. Kortenes farger
DetaljerRapport oblig.07 Foto-essay. Rita Johansen Hildonen MMD aug.2010
Rapport oblig.07 Foto-essay Rita Johansen Hildonen MMD aug.2010 Research Det første jeg begynte å sjekke ut var ulike typer foto-essay og oppbygningen på disse. Først og fremst var jeg på jakt etter oppsett
DetaljerRetningslinjer for gjennomføring av IKT-basert skriftlig eksamen
Retningslinjer for gjennomføring av IKT-basert skriftlig eksamen Klikk på overskriften du vil lese om Retningslinjer for gjennomføring av IKT-basert skriftlig eksamen... 1 Starte eksamensmodus... 2 Skrive
DetaljerEksamen 06.12.2013. VIK3102 Viklarfaget / Viklerfaget. Nynorsk/Bokmål
Eksamen 06.12.2013 VIK3102 Viklarfaget / Viklerfaget Nynorsk/Bokmål Nynorsk Eksamensinformasjon Eksamenstid Hjelpemiddel Bruk av kjelder Informasjon om vurderinga Eksamen varer i 5 timar. Alle hjelpemiddel
DetaljerEksamen REA3015 Informasjonsteknologi 2. Nynorsk/Bokmål
Eksamen 21.11.2011 REA3015 Informasjonsteknologi 2 Nynorsk/Bokmål Nynorsk Eksamensinformasjon Eksamenstid Hjelpemiddel Bruk av kjelder Elektronisk vedlegg Informasjon om oppgåva Informasjon om vurderinga
DetaljerPong. Oversikt over prosjektet. Steg 1: En sprettende ball. Plan. Sjekkliste. Introduksjon
Pong Introduksjon Pong er et av de aller første dataspillene som ble laget, og det første dataspillet som ble en kommersiell suksess. Selve spillet er en forenklet variant av tennis hvor to spillere slår
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Bokmål UNIVERSIEE I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : irsdag 29. mars 2011 id for eksamen : 15:00 19:00 Oppgavesettet er på : 5
Detaljer