Matematisk Morfologi Lars Aurdal
|
|
- Hedda Hjelle
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Matematisk Morfologi Lars Aurdal FORSVARETS FORSKNINGSINSTITUTT
2 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
3 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
4 Motivasjon MR-bilde av hjernen. Gutt, ca. 7 år, lider av adrenoleukodystrofi (ALD). ALD Ønsker å måle størrelsen av det syke området. Vil begynne med å etablere en maske for selve hjernen. Hud Hjerne vev
5 Motivasjon Terskling
6 Motivasjon Hvordan kutte slike forbindelser?
7 Motivasjon Morfologisk åpning
8 Motivasjon S Behold største komponent i komplementet til S.
9 Motivasjon Inverter
10 Motivasjon Masker
11 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
12 Grunnleggende setteori Betrakter to sett A og B i Z 2 med komponenter a=(a 1,a 2 ) og b=(b 1,b 2 ). Z 2 A B
13 Grunnleggende setteori Komplement: A C = { x x A} A A C
14 Grunnleggende setteori Differanse: A B = { x x A, x B} = A B C A B A-B
15 Grunnleggende setteori Translasjonen av A med x=(x 1,x 2 ), (A) x, er gitt ved: ( A) = { c c = a + x x, a A} A (A) (1,-4)
16 Grunnleggende setteori Refleksjonen av B, B^, er gitt ved: ^ Bxx { = bb, B } B B^
17 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
18 Dilasjon La A og B være sett i Z 2. La Ø være et tomt sett (et sett uten elementer). Dilasjonen av A med B, A B, er definert ved: ^ A B = { x ( B) A } x Settet B kalles gjerne strukturelementet.
19 A Dilasjon B
20 Dilasjon
21 Dilasjon
22 A Dilasjon B
23 Dilasjon
24 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
25 Erosjon La A og B være sett i Z 2. Erosjonen av A med B, A B, et definert ved: AΘ B = { x ( B) A} Settet B kalles gjerne strukturelementet. x
26 A Erosjon B
27 Erosjon
28 Erosjon
29 A Erosjon B
30 Erosjon
31 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
32 Åpning Åpningen av settet A med settet B, A B, er en sammensatt operasjon definert ved: A B = ( AΘB) B Åpning brukes typisk for å jevne ut konturen av et sett pixler, den bryter smale forbindelser mellom sett og fjerner tynne forgreninger.
33 A Åpning B
34 Åpning Erosjon Dilasjon
35 A Åpning B
36 Åpning Erosjon Dilasjon
37 Åpning Hvordan kutte slike forbindelser?
38 Åpning Åpning
39 Motivasjon. Plan Grunnleggende setteori. Grunnleggende operasjoner. Dilasjon. Erosjon. Sammensatte operasjoner Åpning Lukning
40 Lukning Lukningen av settet A med settet B, A B, er en sammensatt operasjon definert ved: A B = ( A B)ΘB Lukning brukes derfor også til å jevne konturer, men vil (i motsetning til åpning), lukke smale åpninger mellom sett, lukke små hull og fylle gap i konturer.
41 A Lukning B
42 Lukning Dilasjon Erosjon
43 A Lukning B
44 Lukning Dilasjon Erosjon
45 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
46 Hit-or-miss -transformen Algoritme for formgjenkjenning. Gonzalez:...basic tool for shape detection.... Leter etter denne formen
47 Hit-or-miss -transformen Definer først to strukturelementer Samme form som formen det letes etter Lokal bakgrunn
48 Hit-or-miss -transformen Gjør først en erosjon med et strukturelement som har samme form som formen det letes etter Erosjon
49 Hit-or-miss -transformen Finn komplementet av alle formene det letes blant:
50 Hit-or-miss -transformen Eroder komplementet med den lokale bakgrunnen Erosjon
51 Hit-or-miss -transformen Finn snittet av de to delresultatene: =
52 Hit-or-miss -transformen c A B = ( AΘB ) ( A ΘB ) 1 2
53 Hit-or-miss -transformen
54 Hit-or-miss -transformen Karbonfiberarmert epoxy til bruk i missilskall.
55 Hit-or-miss -transformen Segmentering Karbonfiber Luftbobler Lim
56 Hit-or-miss -transformen Antall fiber? Fordeling (uniform)? Deformasjoner? Radius ca. 10 pixler
57 Hit-or-miss -transformen Første strukturelement: disk med diameter 17 pixler.
58 Hit-or-miss -transformen Første strukturelement: disk med diameter 17 pixler. Problem: Fibrene er ikke runde. Problem: Noen av fibrene inneholder hull. Problem: Neste trinn (erosjon med lokal bakgrunn) er meningsløst ettersom fibrene berører hverandre.
59 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
60 Tynning
61 Tynning Tynningen av et sett A med strukturlemenet B kan defineres ved hjelp av hit-or-miss transformen: A B=A-(A O* B) =A (A *O B) c For symmetrisk tynning brukes det typisk en sekvens av strukturelementer: {B}={B 1,B 2,B 3,...,B n } B i er en rotert versjon av B i-1. Tynning defineres nå som en sekvensiell operasjon: A {B}=((...((A *O B 1 ) *O B 2 )...) *O B n )
62 Tynning {B}={B 1,B 2,B 3,...,B n } B1 B1B B5 B5B B2 B2B B6 B6B B3 B3B B7 B7B B4 B4B B8 B8B
63 A Tynning A {B} B1 B1B {B} B5 B5B B2 B2B B6 B6B B3 B3B B7 B7B B4 B4B B8 B8B
64 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
65 Tykking Tykking er den morfologiske dualen til tynning: A B=A (A *O B) Som for tynning kan tykking defineres ved en sekvensiell operasjon: A {B}=((...((A B 1 ) B 2 )...) B n ) I praksis utføres tykking ved at komplementet til settet som skal tykkes, tynnes, resultatet av tynningen komplementeres for å få den endelige tykkingen. Altså: For å tykke A beregnes C=A c, C tynnes og til slutt beregnes C c.
66 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
67 Gråtonebilder Erosjon
68 Gråtonebilder Et bilde......kan betraktes som en intensitetsfunksjon f(x,y)
69 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
70 Dilasjon i gråtonebilder Dilasjon av en slik funksjon f(x,y) med b, f b, er definert ved: ( f b)(,) st = max{( fs xt, y) + bxy (, ) ( s x),( t y) D ;(, xy) D } der D f og D b er definisjonsområdene for henholdsvis f og b. b er fortsatt strukturelementet, men b er nå en funksjon og ikke et sett. f b
71 Dilasjon i gråtonebilder
72 Original Dilasjon i gråtonebilder Dilasjon
73 Dilasjon i gråtonebilder Original Dilasjon
74 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
75 Erosjon i gråtonebilder Erosjon av en funksjon f(x,y) med b, f b, er definert ved: ( fθ b)(,) st = min{( fs+ xt, + y) bxy (, ) ( s+ x),( t+ y) D ;(, xy) D } der D f og D b er definisjonsområdene for henholdsvis f og b. b er fortsatt strukturelementet, men b er nå en funksjon og ikke et sett. f b
76 Erosjon i gråtonebilder
77 Original Erosjon i gråtonebilder Erosjon
78 Erosjon i gråtonebilder Original Erosjon
79 Algoritmer. Plan Hit or miss. Tynning. Tykking. Gråtonebilder. Dilasjon. Erosjon. Åpning Lukning
80 Åpning og lukning i gråtonebilder Åpning og lukning av gråtonebilder er definert akkurat som for binære bilder (sett). Åpning: Lukning: f b = ( fθb) b f b = ( f b)θb
81 Åpning og lukning i gråtonebilder Original Åpning Lukning
82 Åpning og lukning i gråtonebilder Original Åpning Lukning
Motivasjon. Litt sett-teori. Eksempel. INF Mesteparten av kap i DIP Morfologiske operasjoner på binære bilder.
1 Motivasjon INF 2310 Mesteparten av kap 9.1-9.5 i DIP Morfologiske operasjoner på binære bilder Basis-begreper Fundamentale operasjoner på binære bilder Sammensatte operasjoner Eksempler på anvendelser
DetaljerMorfologiske operasjoner på binære bilder
Digital bildebehandling Forelesning 13 Morfologiske operasjoner på binære bilder Andreas Kleppe Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer Sammensatte operatorer Eksempler på anvendelser
DetaljerMotivasjon. INF 2310 Morfologi. Eksempel. Gjenkjenning av objekter intro (mer i INF 4300) Problem: gjenkjenn alle tall i bildet automatisk.
INF 230 Morfologi Morfologiske operasjoner på binære bilder:. Basis-begreper 2. Fundamentale operasjoner på binære bilder 3. ammensatte operasjoner 4. Eksempler på anvendelser flettet inn GW, Kapittel
DetaljerMatematisk morfologi IV
Matematisk morfologi IV Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no. desember 3 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag Geodesi-transformasjoner: Geodesi-dilasjon. Geodesi-erosjon. Geodesi-rekonstruksjon.
DetaljerMatematisk morfologi III
Matematisk morfologi III Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag 3 Sammensatte operasjoner: Hit-or-miss-transformen. Skjeletter.
DetaljerOversikt, kursdag 3. Matematisk morfologi III. Hit-or-miss transformen og skjeletter. Hit-or-miss transformen og skjeletter
Matematisk morfologi III Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Sammensatte operasjoner: Hit-or-miss-transformen. Skjeletter. Oversikt, kursdag 3 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR
DetaljerOversikt, matematisk morfologi. Matematisk morfologi. Oversikt, matematisk morfologi. Oversikt, matematisk morfologi. Praktisk informasjon
Matematisk morfologi Lars urdal Norsk regnesentral aurdal@nr.no 9. august 2005 Litt praktisk informasjon.. Historie. Matematisk grunnlag. Fundamentale operatorer: Dilasjon. Erosjon. 1 Sammensatte operatorer:
DetaljerMorfologiske operasjoner på binære bilder
Digital bildebehandling Forelesning 15 Morfologiske operasjoner på binære bilder Fritz Albregtsen Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer Sammensatte operatorer Eksempler på anvendelser
DetaljerMatematisk morfologi NTNU
Matematisk morfologi Lars Aurdal Norsk regnesentral aurdal@nr.no 19. april 2004 Oversikt, matematisk morfologi Litt praktisk informasjon. Motivasjon. Historie. Matematisk grunnlag. Fundamentale operatorer:
DetaljerMotivasjon. Litt sett-teori. Eksempel. INF Kap. 11 i Efford Morfologiske operasjoner. Basis-begreper
Basis-begreper INF 2310 08.05.2006 Kap. 11 i Efford Morfologiske operasjoner Fundamentale operasjoner på binære bilder Sammensatte operasjoner Morfologisk filtrering Morfologiske operasjoner på gråtonebilder
DetaljerIntroduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling
Digital bildebehandling Forelesning 3 Morfologiske operasjoner på binære bilder Andreas Kleppe Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer Sammensatte operatorer Eksempler på anvendelser
DetaljerOversikt, kursdag 4. Matematisk morfologi IV. Geodesi-transformasjoner: Dilasjon. Geodesi-transformasjoner
Matematisk morfologi IV Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no. desember Geodesi-transformasjoner: Oversikt, kursdag Geodesi-dilasjon. Geodesi-erosjon. Geodesi-rekonstruksjon.. Åpning/lukning
DetaljerIntroduksjon. Morfologiske operasjoner på binære bilder. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter INF
INF230 5.05.202 Morfologiske operasjoner på binære bilder Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer Sammensatte operatorer Eksempler på anvendelser er flettet inn DIP: 9.-9.4, 9.5.,
DetaljerMatematisk morfologi II
Matematisk morfologi II Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag 2 Elementære operasjoner: Erosjon. Dilasjon. Sammensatte operasjoner:
DetaljerOversikt, kursdag 2. Matematisk morfologi II. Morfologiske operatorer, erosjon og dilasjon. Morfologiske operatorer, erosjon og dilasjon
Matematisk morfologi II Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Elementære operasjoner: Erosjon. Dilasjon. Oversikt, kursdag 2 Sammensatte operasjoner: Åpning. Lukning. Flosshatt-transformasjoner.
DetaljerMorfologiske operasjoner på binære bilder
Digital bildebehandling Forelesning 9-209 Morfologiske operasjoner på binære bilder Fritz Albregtsen Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer Sammensatte operatorer Eksempler på
DetaljerMotivasjon INF Eksempel. Gjenkjenning av objekter intro (mer i INF 4300) OCR-gjennkjenning: Problem: gjenkjenn alle tall i bildet automatisk.
INF 230 Morologi Morologiske operasjoner på binære bilder:. Basis-begreper 2. Fundamentale operasjoner på binære bilder 3. Sammensatte operasjoner 4. Eksempler på anvendelser lettet inn GW, Kapittel 9.-9.4
DetaljerMorfologi i Binære Bilder II
Morfologi i Binære Bilder II Lars Vidar Magnusson March 28, 2017 Delkapittel 9.3 Opening and Closing Delkapittel 9.4 The Hit-or-Miss Transformation Opening (Åpning) Opening er en morfologisk operasjon
DetaljerMorfologi i Binære Bilder
Morfologi i Binære Bilder Lars Vidar Magnusson February 26, 2018 Delkapittel 9.1 Preliminaries Delkapittel 9.2 Dilation and Erosion Delkapittel 9.3 Opening and Closing Delkapittel 9.4 The Hit-or-Miss Transformation
DetaljerIntroduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling
Introduksjon Digital bildebehandling Forelesning 3 Morologiske operasjoner på binære bilder Fritz Albregtsen Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer ammensatte operatorer Eksempler
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
DetaljerIntroduksjon. Litt mengdeteori. Eksempel: Lenke sammen objekter. Morfologiske operasjoner på binære bilder. INF2310 Digital bildebehandling
Introduksjon Digital bildebehandling Forelesning 4 Morologiske operasjoner på binære bilder Andreas Kleppe Repetisjon av grunnleggende mengdeteori Fundamentale operatorer ammensatte operatorer Eksempler
DetaljerMorfologi i Binære Bilder III
Morfologi i Binære Bilder III Lars Vidar Magnusson March 28, 2017 Delkapittel 9.5 Some Basic Morphological Algorithms Boundary Extraction (Grenseuthenting) Vi kan hente ut grensen til et sett (boundary)
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:
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. 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 :
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
DetaljerMorfologi i Binære Bilder
Morfologi i Binære Bilder Lars Vidar Magnusson March 20, 2017 Delkapittel 9.1 Preliminaries Delkapittel 9.2 Dilation and Erosion Bakgrunn Morfologiske operasjoner på binære bilder beskrives med mengdeteori.
DetaljerMatematisk morfologi V
Matematisk morfologi V Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag 5 Segmentering: Watershedtransformen. Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR
DetaljerOversikt, kursdag 5. Matematisk morfologi V. Hva er segmentering. Hva er segmentering. Lars Aurdal Norsk regnesentral
Matematisk morfologi V Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Segmentering: Watershedtransformen. Oversikt, kursdag 5 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR
DetaljerMorfologiske operasjoner. Motivasjon
INF 230 Digital bildebehandling orelesning nr 2-9.04.2005 Morologiske operasjoner Litteratur : Eord, Kap. Temaer : Neste gang : Basis-begreper Fundamentale operasjoner på binære bilder ammensatte operasjoner
DetaljerOversikt, kursdag 1. Matematisk morfologi I. Praktisk informasjon om kurset. Praktisk informasjon om kurset
Matematisk morfologi I Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 1. mars 2005 Praktisk informasjon om kurset Forelesninger. Øvinger. Pensum. Eksamen. Oversikt, kursdag 1 Tema for forelesningene.
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
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: INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag: Onsdag 28. mai 2014 Tid for eksamen: 09:00 13:00 Oppgavesettet er på: 6 sider Vedlegg:
DetaljerMorfologi i Gråskala-Bilder II
Morfologi i Gråskala-Bilder II Lars Vidar Magnusson April 4, 2017 Delkapittel 9.6 Gray-Scale Morphology Top-Hat (Topphatt) Transformasjon Et eksempel på bruk av top-hat transformasjonen Top-Hat (Topphatt)
DetaljerMorfologi i Gråskala-Bilder
Morfologi i Gråskala-Bilder Lars Vidar Magnusson April 3, 2017 Delkapittel 9.6 Gray-Scale Morphology Generelt Gråskala morfologiske operasjoner har mye til felles med binære morfologiske operasjoner. Vi
DetaljerMatematisk morfologi I
Matematisk morfologi I Lars Aurdal Norsk regnesentral Lars.Aurdal@nr.no 4. desember 2003 Copyright Lars Aurdal, NTNU/NR Oversikt, kursdag 1 Praktisk informasjon om kurset Forelesninger. Øvinger. Pensum.
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
DetaljerINF 2310 Digital bildebehandling
INF 3 Digital bildebehandling Oppsummering FA, mai 6: Avbildning Sampling og kvantisering Geometriske operasjoner F F F3 Filtrering i bildedomenet F6, F7 Segmentering ved terskling Morfologiske operasjoner
DetaljerTMA4100 Matematikk 1, høst 2013
TMA4100 Matematikk 1, høst 2013 Teknostart Forelesning 3 www.ntnu.no TMA4100 Matematikk 1, høst 2013, Teknostart Forelesning 3 Tema Logikk Definisjoner og Teoremer Mengder og Egenskaper ved de Reelle Tall
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
Løsningsforslag UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF30 Digital bildebehandling Eksamensdag : Fredag 9. mars 09 Tid for eksamen : :30 8:30 ( timer) Løsningsforslaget
DetaljerStatistiske metoder i bildebehandling, anvendelser innen segmentering. Lars Aurdal, lau@ffi.no
Statistiske metoder i bildebehandling, anvendelser innen segmentering. Lars Aurdal, lau@ffi.no FORSVARETS FORSKNINGSINSTITUTT Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications (ENST) Henri Maître, Isabelle
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
DetaljerBildetransformer Lars Aurdal
Bildetransformer Lars Aurdal FORSVARETS FORSKNINGSINSTITUTT Lars Aurdal. Forsvarets forskningsinstitutt (FFI), Kjeller. 5 ansatte. Ca. 3 forskere og ingeniører. Tverrfaglig institutt med vekt på arbeide
DetaljerEksamen Løsningsforslag
INSTITUTT FOR INFORMATIKK, UNIVERSITETET I OSLO Eksamen Løsningsforslag INF2310 - Digital Bildebehandling Eksamen i: INF2310 - Digital Bildebehandling Eksamensdag: Torsdag 1. juni 2017 Tidspunkt for eksamen:
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
DetaljerMålet med denne masteroppgaven blir å sette seg inn i kunstnerens problemstillinger og prøve å finne metoder for hvordan ideene hans kan realiseres.
i Sammendrag Terrengmodellering i 3D er i dag en mye brukt måte å fremstille landskap på. Slike modeller kan man se i utallige dataspill, animasjonsfilmer, og geologiske modeller. Den vanligste måten å
DetaljerProblemløsning og utforsking i geometri
Universitetet i Agder Fakultet for realfag og teknologi Institutt for matematiske fag MA-13 Geometri Problemløsning og utforsking i geometri Hva er et matematisk problem? Ikke alle matematiske oppgaver
DetaljerTallregning og algebra
30 Tallregning og algebra Mål for opplæringen er at eleven skal kunne tolke, bearbeide og vurdere det matematiske innholdet i ulike tekster bruke matematiske metoder og hjelpemidler til å løse problemer
DetaljerBlikk mot himmelen 8. - 10. trinn Inntil 90 minutter
Lærerveiledning Passer for: Varighet: Blikk mot himmelen 8. - 10. trinn Inntil 90 minutter Blikk mot himmelen er et skoleprogram der elevene får bli kjent med dannelsen av universet, vårt solsystem og
DetaljerSEGMENTERING IN 106, V-2001 BILDE-SEGMENTERING DEL I 26/ Fritz Albregtsen SEGMENTERING SEGMENTERING
SEGMENTERING IN 106, V-2001 Segmentering er en prosess som deler opp bildet i meningsfulle regioner. I det enkleste tilfelle har vi bare to typer regioner BILDE-SEGMENTERING DEL I Forgrunn Bakgrunn Problemet
DetaljerLØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy
HØGSKOLEN I NARVIK Institutt for data-, elektro-, og romteknologi MSc-studiet Studieretning for romteknologi LØSNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy Tid: Fredag 21.10.2005, kl: 09:00-12:00
DetaljerMonteringsanvisning Sikkerhetsnett PRO
Monteringsanvisning Sikkerhetsnett PRO Art. 626 105 Del nr Beskrivelse Antall H 1 Bolt 6 H 2 Skrueanker 12 H 3 Mutter 6 H 4 Øyeskrue 6 H 5 U-bolt 12 H 6 Nylock-mutter 24 H 7 Klamme 12 H 8 Hettemutter 24
DetaljerLøsningsforslag til eksamen i TMA4105 matematikk 2,
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side av Løsningsforslag til eksamen i TMA45 matematikk, 9.5.4 Oppgave La fx, y, z) xy + arctanxz). La P være punktet,, ). a)
DetaljerEneboerspillet del 2. Håvard Johnsbråten, januar 2014
Eneboerspillet del 2 Håvard Johnsbråten, januar 2014 I Johnsbråten (2013) løste jeg noen problemer omkring eneboerspillet vha partall/oddetall. I denne parallellversjonen av artikkelen i vil jeg i stedet
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF2310 Digital bildebehandling Eksamensdag : Onsdag 2. juni 2010 Tid for eksamen : 09:00 12:00 Oppgavesettet er på : XXX sider
DetaljerINF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning
INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSMASKINER OG REGULÆRE SPRÅK, DEL 2 19. januar 2017 2 Sist uke: FSA Brukes om hverandre: Finite state automaton - FSA
DetaljerBYGG SLIK. Tilleggsisoler gulvbjelkelaget. ovenfra nedenfra
Rekv.nr 3041NO desember 2011 STIG RENSTRÖM Foto & Layout AB 2011 5 BYGG SLIK Tilleggsisoler gulvbjelkelaget ovenfra nedenfra Informasjonen i denne brosjyren er en beskrivelse av de vilkårene og tekniske
DetaljerGrunnleggende Matematiske Operasjoner
Grunnleggende Matematiske Operasjoner Lars Vidar Magnusson January 16, 2017 Delkapittel 2.6 Array vs Matrise Operasjoner Det er vanlig med både array- og matrise-operasjoner på bilder. Array-multiplikasjon
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
Detaljer7) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache
) Radix-sortering sekvensielt kode og effekten av cache Dels er denne gjennomgangen av vanlig Radix-sortering viktig for å forstå en senere parallell versjon. Dels viser den effekten vi akkurat så tilfeldig
Detaljerwxmaxima Brukermanual for Matematikk 1T Bjørn Ove Thue
wxmaxima Brukermanual for Matematikk 1T Bjørn Ove Thue Om wxmaxima wxmaxima er en utvidet kalkulator som i tillegg til å regne ut alt en vanlig kalkulator kan regne ut, også regner symbolsk. Det vil si
DetaljerHeuristiske søkemetoder III
Heuristiske søkemetoder III Lars Aurdal Intervensjonssenteret Lars.Aurdal@labmed.uio.no 14. september 2003 Plan Eksempel: Bildebehandling, segmentering: Hva er segmentering? Klassisk metode, terskling.
DetaljerForelesning 4 torsdag den 28. august
Forelesning 4 torsdag den 28. august 1.10 Rekursjon Merknad 1.10.1. Hvert tall i sekvensen 1, 2, 4, 8, 16,... er to ganger det foregående. Hvordan kan vi beskrive sekvensen formelt? Vi kan ikke skrive
DetaljerHvordan lage et sammensatt buevindu med sprosser?
Hvordan lage et sammensatt buevindu med sprosser? I flere tilfeller er et vindu som ikke er standard ønskelig. I dette tilfellet skal vinduet under lages. Prinsippene er de samme for andre sammensatte
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
DetaljerMålet med denne masteroppgaven blir å sette seg inn i kunstnerens problemstillinger og prøve å finne metoder for hvordan ideene hans kan realiseres.
i Sammendrag Terrengmodellering i 3D er i dag en mye brukt måte å fremstille landskap på. Slike modeller kan man se i utallige dataspill, animasjonsfilmer, og geologiske modeller. Den vanligste måten å
DetaljerMA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2014
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2014 Løsningsforslag Øving 10 Oppgaver fra boken: 10.6 : 1, 8, 9, 12, 19, 26, 29,, 4 Det
Detaljerdx k dt н x 1,..., x n f 1,...,f n н- н f k (x 1,..., x n ), k =1,2,...,n, нн d X = f( X). X = (t),.. x 1 = 1 (t), x 2 = 2 (t),...
- ( ) - 3 579 : - - : - / : : 3 4 579-4 5 9 3 9 4 3 5 5 6 3 33 34 3 35 4 36 39 c - ( ) 3 c 3 - - ( ) - ( - ) - - - ( ) - - ( - ) ( t) - dx k = f k (x x n ) k = n () dt x x n f f n - d X = f( X) dt f k
DetaljerVacuum cleaner wet/dry Dammsugare våt/torr Støvsuger våt/tørr
Vacuum cleaner wet/dry Dammsugare våt/torr Støvsuger våt/tørr Instruction manual Bruksanvisning Bruksanvisning VC30AP Varenr. 170204 Støvsuger våt/tørr VC30AP ELEKTRISK TILKOBLING Før du setter støpselet
DetaljerMA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2016
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag MA0002 Brukerkurs i matematikk B Vår 2016 Løsningsforslag Øving 11 Oppgaver fra boken: 10.6 : 1, 8, 9, 12, 19, 26, 29,, 4 Det
DetaljerITF20006 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7
ITF Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7 Av Thomas Gabrielsen Eksamen Oppgave. ) Det tar konstant tid å hente et gitt element fra en tabell uavhengig av dens størrelse, noe som med O-notasjon kan
DetaljerFor J kvantiseringsnivåer er mean square feilen:
Slide 1 Slide 2 Kap. 6 Bilde kvantisering Kap. 6.1 Skalar kvantisering Desisons og rekonstruksonsnivåer velges ved å minimalisere et gitt kvantiseringsfeilmål mellom f og ˆf. Kvantisering: Prosessen som
DetaljerEn (reell) funksjon f fra en (reell) mengde D er en regel som til hvert element x D tilordner en unik verdi y = f (x).
Funksjoner En (reell) funksjon f fra en (reell) mengde D er en regel som til hvert element x D tilordner en unik verdi y = f (x). Mengden D kalles definisjonsmengden (eng.: domain) til f. Merknad Dersom
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
DetaljerNasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på 5. trinn 2015
Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på 5. trinn 2015 Resultater fra nasjonale prøver på 5. trinn høsten 2015 er nå publisert i Skoleporten. Her er et sammendrag for Nord-Trøndelag: - I snitt
DetaljerForord. Stavanger, Juni 2011. Roald Klingsheim
1 . 15. juni 2011 Sammendrag Denne rapporten tar for seg deteksjon av lesjoner i MR-bilder av hjernen til demenspasienter ved bruk av watershedsegmentering. Rapporten vil først gi en kort innføring om
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
DetaljerSkriftlig eksamen MD4040 semester IIC/D kull 06
NTNU Det medisinske fakultet Sensurfrist: 21. juni 2010 Skriftlig eksamen MD4040 semester IIC/D kull 06 BOKMÅL Onsdag 31. mai 2010 Kl. 09.00-15.00 (16.00) Oppgavesettet er på 34 sider inklusive forsiden
DetaljerApollon. Kunstig hånd styres av hjernen. Forskningsmagasin fra Universitetet i Oslo
Apollon Forskningsmagasin fra Universitetet i Oslo Kunstig hånd styres av hjernen SAMME BEVEGELSER: Mats Høvin har laget en kunstig finger som har nøyaktig samme bevegelsesmønster som en menneskefinger.
DetaljerOppgave 3c Konvolusjonsteoremet: f Λ g, F G og f g, F Λ G F rste del sier at konvolusjon i det romlige domenet (f Λ g) er det samme som pixelvis multi
Oppgave 3a 1 P N 1 N x=0 P N 1 y=0 f (x; y) e j2ß(ux+vy)=n Oppgave 3b 2D diskret konvolusjon for x =0to M for y =0to N h(x; y) =0 for m =0to M for n =0to N h(x; y)+ = f (m; n) Λ g(x m; y n) h(x; y) =h(x;
DetaljerConstruction. Hurtigherdende forankringslim. Produktbeskrivelse. Produktdatablad Versjon 07/2014 Identifikasjons nr.: 02 02 05 01 001 0 000001
Construction Produktdatablad Versjon 07/2014 Identifikasjons nr.: 02 02 05 01 001 0 000001 Sika AnchorFix -1 Hurtigherdende forankringslim Produktbeskrivelse Bruksområder Løsemiddel- og styrenfritt 2-komponent
DetaljerKollektivassignment i EMMA og VISUM
Kollektivassignment i EMMA og VISUM Odd I. Larsen Høgskolen i Molde Stockholm 15.12.2010 Algoritmene VISUM Random Departure Time (RDT) (Hasselström, 1981) EMMA Optimal Strategy (OS) (Spiess & Florian,
DetaljerP E R F O R E R T E P L A T E R
P E R F O R E R T E P L A T E R 3.0 P E R F O R E R T E S T Å L - O G M E T A L L P L A T E R F. Burmeister lagerfører perforerte plater i et stort antall mønstre og dimensjoner i følgende materialer:
DetaljerBYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 4 Innleveringsfrist Fredag 11. mars 2016 Antall oppgaver: Løsningsforslag
Innlevering BYFE DAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 4 Innleveringsfrist Fredag 11. mars 2016 Antall oppgaver: 10 + 1 Løsningsforslag 1 Hvilken av de to funksjonene vist i guren er den deriverte
DetaljerLøsningsforslag til i MAT104 vår 2016
Løsningsforslag til i MAT104 vår 16 Oppgave 1 Gitt funksjonen f(x) = x 2 4x. a) Finn nullpunktene til funksjonen. Løsning: x 2 4x = 0 gir oss x(x 4) = 0, og dermed x = 0 eller x = 4. Nullpunktene er altså
DetaljerTillegg til kapittel 2 Grunntall 9
18.09.2013 Kvadratsetningene Tillegg til kapittel 2 Grunntall 9 Nytt læringsmål i revidert læreplan 2013 Mål for det du skal lære: kunne bruke kvadratsetningene til å multiplisere to parentesuttrykk Bjørn
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
DetaljerVannskilletransformen implementert i C++/Python. Reidar Øksnevad
Vannskilletransformen implementert i C++/Python Reidar Øksnevad (reidarok@ifi.uio.no) 1 Introduksjon Morfologisk segmentering handler for det meste om vannskilletransformen. Denne enkle og intuitive løsningen
DetaljerSuveren krokingsprosent
L-rigg K ystfluer bundet på en enkeltkrok, typisk i str. 8 2, gir en veldig lav landingsrate uansett hvor skarpe de er og Jens hvilken produsent som har laget Bursell dem. Så enkelt kan det sies. Tekst
DetaljerProsent- og renteregning
FORKURSSTART Prosent- og renteregning p prosent av K beregnes som p K 100 Eksempel 1: 5 prosent av 64000 blir 5 64000 =5 640=3200 100 p 64000 Eksempel 2: Hvor mange prosent er 9600 av 64000? Løs p fra
DetaljerSakkyndig vurdering av. Strategy Group for Medical Image Science and Visualization. Torfinn Taxt, Universitetet i Bergen, Norge, mars 2008
Sakkyndig vurdering av Strategy Group for Medical Image Science and Visualization Torfinn Taxt, Universitetet i Bergen, Norge, mars 2008 Innledning Bakgrunn for vurderingen er dokumentene i mappen med
DetaljerOblig 11 - Uke 15 Oppg 1,3,6,7,9,10,12,13,15,16,17,19
Oblig 11 - Uke 15 Oppg 1,3,6,7,9,10,12,13,15,16,17,19 Dersom du oppdager feil i løsningsforslaget, vennligst gi beskjed til Arnt Inge og Maiken. Takk! Oppgave 1 Youngs dobbeltspalteeksperiment med lyd?
DetaljerINF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning
INF2820 Datalingvistikk V2014 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK 19. januar 2014 2 Naturlige språk En mann kjøpte en bil av en mann som hadde eid bilen i
DetaljerR1 - Eksamen V
Delprøve 1 R1 - Eksamen V09.05.10 Løsningsskisser Oppgave 1 1) Kjerneregel: fx u 4, u x 1 f x 4u 3 x 8xx 1 3 ) Produktregel (og kjerneregel på e x ): g x 1e x xe x 1 xe x lim x xx x lim x x xxx 4xx xxx
DetaljerSPILKA TANGO Profilbeskrivelse og monteringsanvisning Revidert 28.04.14
Profilbeskrivelse og monteringsanvisning Revidert 28.04.14 Pos Komponenter Pos Komponenter 1 TERSKELSKINNE ALUMINIUM 8 ESPAGNOLETT 2 STÅLKAPPE TERSKELSKINNE 9 VRIDERSPERRE STOPPER 3 ENDEKLOSS TERSKELSKINNE
DetaljerKapittel 5: Relasjoner
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 12: Relasjoner Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Kapittel 5: Relasjoner 24. februar 2010 (Sist oppdatert: 2010-02-24 12:36) MAT1030 Diskret Matematikk
DetaljerKANTOPPKNEKKER AUTO-GUIDE. Boxer Design og Manufacturing Ltd. forbeholder seg retten til å endre dette dokumentet uten forvarsel.
Om bruksanvisningen Eierskapet til denne bruksanvisningen forbeholdes Boxer Design og Manufacturing Ltd., og eierskapet til den norske oversettelsen forbeholdes P. Meidell AS. Boxer Design og Manufacturing
Detaljera) f(x) = 3 cos(2x 1) + 12 LF: Vi benytter (lineær) kjerneregel og får f (x) = (sin(7x + 1)) (sin( x) + x) sin(7x + 1)(sin( x) + x) ( sin(x) + x) 2 =
Innlevering ELFE KJFE MAFE Matematikk 1000 HIOA Obligatorisk innlevering 4 Innleveringsfrist Mandag 12. oktober 2015 før forelesningen 12:30 Antall oppgaver: 7 + 3 Løsningsforslag 1 Deriver de følgende
Detaljer