Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás alapfogalmai. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás alapfogalmai. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008"

Átírás

1 Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás alapfogalmai BME, 2008

2 A digitális képfeldolgozás alapfeladata Deníció A digitális képfeldolgozás során arra törekszünk, hogy a természetes képek elemzése révén helyesen értelmezzük a képben foglalt információt egy távlati cél, az automatizált látás céljából. A képfeldolgozás szintjei A képátalakítás A képosztályozás A képfelismerés

3 A digitális képfeldolgozás alapfeladata Deníció A digitális képfeldolgozás során arra törekszünk, hogy a természetes képek elemzése révén helyesen értelmezzük a képben foglalt információt egy távlati cél, az automatizált látás céljából. A képfeldolgozás szintjei A képátalakítás A képosztályozás A képfelismerés

4 A képfeldolgozási m veletek bemenete A képfeldolgozási m veletek bemenete Els lépésben az analóg kép képpontokra való felbontását végezzük el. A képsík meghatározott pontjaiban mintákat veszünk a képjelb l, amely a folytonos képnek valamilyen mérhet tulajdonságát reprezentálja.

5 A mintavétel lényegében mérés, mely során valamilyen bizonytalansággal veszünk mintát a képjelb l. A mérhet tulajdonság A kép mérhet tulajdonságán az esetek dönt részében a fekete-fehér kép fénys r ségét a színes kép színét értjük.

6 A mintavétel lényegében mérés, mely során valamilyen bizonytalansággal veszünk mintát a képjelb l. A mérhet tulajdonság A kép mérhet tulajdonságán az esetek dönt részében a fekete-fehér kép fénys r ségét a színes kép színét értjük.

7 A képátalakítás m velete A kiindulás A kiindulás valamilyen természetes analóg kép, amelyet el ször digitalizálni kell. A cél A cél az, hogy a vizuális vagy gépi kiértékeléshez, illetve a további feldolgozáshoz az eredetinél kedvez bb tulajdonságú képet nyerjünk. Az eljárások Az eljárásokat globálisnak, illetve lokálisnak nevezzük attól függ en, hogy a feldolgozás során egyidej leg az összes képpont kósját, illetve az egyes képpontoknak egy meghatározott környezetéhez tartozó képpontok kódját értékeljük-e.

8 A képátalakítás m velete A kiindulás A kiindulás valamilyen természetes analóg kép, amelyet el ször digitalizálni kell. A cél A cél az, hogy a vizuális vagy gépi kiértékeléshez, illetve a további feldolgozáshoz az eredetinél kedvez bb tulajdonságú képet nyerjünk. Az eljárások Az eljárásokat globálisnak, illetve lokálisnak nevezzük attól függ en, hogy a feldolgozás során egyidej leg az összes képpont kósját, illetve az egyes képpontoknak egy meghatározott környezetéhez tartozó képpontok kódját értékeljük-e.

9 A képátalakítás m velete A kiindulás A kiindulás valamilyen természetes analóg kép, amelyet el ször digitalizálni kell. A cél A cél az, hogy a vizuális vagy gépi kiértékeléshez, illetve a további feldolgozáshoz az eredetinél kedvez bb tulajdonságú képet nyerjünk. Az eljárások Az eljárásokat globálisnak, illetve lokálisnak nevezzük attól függ en, hogy a feldolgozás során egyidej leg az összes képpont kósját, illetve az egyes képpontoknak egy meghatározott környezetéhez tartozó képpontok kódját értékeljük-e.

10 A képátalakítás m veletei A képkorrekció A képkorrekciók célja egyrészt kijavítani a leképzési hibákat, másrészt kiemelni a lényeges képi információtartalmat. az értékes és a határpontok geometriai szétválasztását, vagyis az objektumok elkülönítését jelenti.

11 A képátalakítás m veletei A képkorrekció A képkorrekciók célja egyrészt kijavítani a leképzési hibákat, másrészt kiemelni a lényeges képi információtartalmat. az értékes és a határpontok geometriai szétválasztását, vagyis az objektumok elkülönítését jelenti.

12 A képkorrekció m veletei A képjavítási eljárások A képjavítási eljárások (enhancement) egyrészt a leképzés során óhatalanul elszegényed kontrasztosság fokozására és az elmosódottság csökkentésére, másrészt a zajok kisz résére irányulnak. A képhelyreállítás A képhelyreállítás (restoration) során olyan hibátlan kép el állítására törekszünk, amelyet egy ideális leképz rendszer produkált volna a kiinduló képb l. ide tartoznak a geometriai korrakciók (geometrical correction), amelyek célja a legkülönböz bb okokból fellép geometriai torzulások korrekciója.

13 A képkorrekció m veletei A képjavítási eljárások A képjavítási eljárások (enhancement) egyrészt a leképzés során óhatalanul elszegényed kontrasztosság fokozására és az elmosódottság csökkentésére, másrészt a zajok kisz résére irányulnak. A képhelyreállítás A képhelyreállítás (restoration) során olyan hibátlan kép el állítására törekszünk, amelyet egy ideális leképz rendszer produkált volna a kiinduló képb l. ide tartoznak a geometriai korrakciók (geometrical correction), amelyek célja a legkülönböz bb okokból fellép geometriai torzulások korrekciója.

14 m veletei Deníció az értékes és a háttérpontok geometriai szétválasztását, vagyis az objektumok elkülönítését jelenti. Eszközei Szegmentáláskor lényegében osztályozást végzünk, aminek egyik kritériuma mindig az összefügg ség.

15 m veletei Deníció az értékes és a háttérpontok geometriai szétválasztását, vagyis az objektumok elkülönítését jelenti. Eszközei Szegmentáláskor lényegében osztályozást végzünk, aminek egyik kritériuma mindig az összefügg ség.

16 sajátosságai és eredményei Sajátosságai Az osztályozáshoz gyelembe vett sajátosság legtöbbször a világosság-, illetve színkód; ritkábban valamilyen ezekb l származtatott egyszer geometriai, texturális vagy statisztikai jellemz. Eredményei Attól függ en, hogy hasonlósági vagy különbségi méréket használtunk, a szegmentálással nyert objektumok foltok, illetve élek.

17 sajátosságai és eredményei Sajátosságai Az osztályozáshoz gyelembe vett sajátosság legtöbbször a világosság-, illetve színkód; ritkábban valamilyen ezekb l származtatott egyszer geometriai, texturális vagy statisztikai jellemz. Eredményei Attól függ en, hogy hasonlósági vagy különbségi méréket használtunk, a szegmentálással nyert objektumok foltok, illetve élek.

18 A képosztályozás m veletei Deníció A képosztályozás két f területe az alakfelismerés és a texturaelemzés. Módszere Mindkét terület f mozzanata az objektum sajátosságai alapján végbemen osztályozás. A folyamat Ha egy objektumhoz n sajátságot számítunk ki, vagy mérünk meg, ezeket tekinthetjük egy n-dimenziós sajátságvektor összetev inek, amelyet viszont az ugyancsak n-dimenziós sajátságtér helyvektoraként kezelhetünk.

19 A képosztályozás m veletei Deníció A képosztályozás két f területe az alakfelismerés és a texturaelemzés. Módszere Mindkét terület f mozzanata az objektum sajátosságai alapján végbemen osztályozás. A folyamat Ha egy objektumhoz n sajátságot számítunk ki, vagy mérünk meg, ezeket tekinthetjük egy n-dimenziós sajátságvektor összetev inek, amelyet viszont az ugyancsak n-dimenziós sajátságtér helyvektoraként kezelhetünk.

20 A képosztályozás m veletei Deníció A képosztályozás két f területe az alakfelismerés és a texturaelemzés. Módszere Mindkét terület f mozzanata az objektum sajátosságai alapján végbemen osztályozás. A folyamat Ha egy objektumhoz n sajátságot számítunk ki, vagy mérünk meg, ezeket tekinthetjük egy n-dimenziós sajátságvektor összetev inek, amelyet viszont az ugyancsak n-dimenziós sajátságtér helyvektoraként kezelhetünk.

21 A képosztályozás típusai Alakfelismerés Alakfelismerésr l (pattern recognition) beszélünk, ha az objektumokat a kép makrostruktúrájából származtattuk le. Texturaelemzés A texturaelemzés (texture analysis) a kép mikrostruktúrájának elemzését jelenti.

22 A képosztályozás típusai Alakfelismerés Alakfelismerésr l (pattern recognition) beszélünk, ha az objektumokat a kép makrostruktúrájából származtattuk le. Texturaelemzés A texturaelemzés (texture analysis) a kép mikrostruktúrájának elemzését jelenti.

23 Az alakfelismerés típusai Statisztikus alakfelismerés A statisztikai alakfelismerés esetén az osztályozáshoz a matematikai startisztika és a valószín ségszámítás módszereit használjuk. Szintaktikus alakfelismerés Ilyenkor a képet egyszer bb felépítés részekre bontjuk mindaddig, amíg már nem bontható képelemekhez jutunk. Ezek sajátságvektorai ismertek vagy elemi úton el állíthatók. A képet a képelemek hierarhikus rendszereként írjuk le, és a sajátságvektorokat az elemek sajátságaiból állítjuk össze.

24 Az alakfelismerés típusai Statisztikus alakfelismerés A statisztikai alakfelismerés esetén az osztályozáshoz a matematikai startisztika és a valószín ségszámítás módszereit használjuk. Szintaktikus alakfelismerés Ilyenkor a képet egyszer bb felépítés részekre bontjuk mindaddig, amíg már nem bontható képelemekhez jutunk. Ezek sajátságvektorai ismertek vagy elemi úton el állíthatók. A képet a képelemek hierarhikus rendszereként írjuk le, és a sajátságvektorokat az elemek sajátságaiból állítjuk össze.

25 A texturaelemzés A texturaelemzés A texturát nem teljesen egzaktul, de a képfeldolgozási célokra kielégít pontossággal úgy deniáljuk, mint statisztikusan ismétl d vonal- vagy területelemekb l felépül, szabályos vagy véletlenszer mintát. A látványt a minták rendezettsége és egymáshoz való viszonya határozza meg.

26 A képfelismerés Deníció A digitális képfeldolgozás legmagasabb szintje a képfelismerés (scene analysis). Ennek során a képleírás alapján azonosítják az objektumokat a valóságos tárgyakkal, és egymáshoz viszonyított helyzetük, méreteik alapján felismerik, hogy mit ábrázol a vizsgált kép. A képfelismeréshez a világra vonatkozó további ismeretekre, úgynevezett tudásbázisra van szükség.

27 A digitalizálás A digitalizálás els lépése az analóg kép felbontása képpontokra. A képsík meghatározott pontjaiban mintákat veszünk a képjelb l, amelyek a folytonos képnek valamilyen mérhet tulajdonságát, fekete-fehér képek esetében a fénys r ségét színes képek esetén a színét reprezentálják.

28 A digitalizálási folyamat második lépésében egy analógdigitális konverter összehasonlítja az egyes képpontokhoz kapott mintavételi függvényértékeket az úgynvezett jelamplitudókat, a lehetséges kimeneti szintekkel, s eredményül a legközelebbi kimen szintek kódját adja. Ezt a folyamatot nevezzük kvantálásnak, miáltal a mintavételezett képb l létrejön a digitális kép. Ebben minden képponthoz egy, a fénys r ségét l függ kódszám tartozik, melyet világosságkódnak nevezünk.

29 A képjavítási eljárások célja, hogy a képet a további kiértékelés vagy feldolgozás szempontjából el nyösebb formába hozzuk, mialatt nem törekszünk arra, hogy minél jobban megközelítsük az eredett vagy az ideális leképzést. Esetenként egyes jellegzetességek kiemelésével, hangsúlyozásával kapjuk a legkedvez bb eredményt.

30 típusai típusai A képjavítási eljárásokat két csoportba sorolhatók attól függ en, hogy a frekvenciatartományban, illetve az eredeti képsíkon a világosságkódokkal dolgozunk.

31 Gyakorlati példák Képfeldolgozási minta A képfeldolgozási m veleteket a melléklet képen fogjuk elvégezni.

32 A képátalakítás Szegmentálás A képosztályozás A texturaelemzés

33 Köszönöm gyelmüket!

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 1 / 61 Alapfogalmak transzformációk Deníció Deníció Geometriai korrekciókra akkor van szükség, ha a képr l valódi

Részletesebben

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció Mesterséges látás Miről lesz szó? objektumok Bevezetés objektumok A mesterséges látás jelenlegi, technikai eszközökön alapuló világunkban gyakorlatilag azonos a számítógépes képfeldolgozással. Számítógépes

Részletesebben

TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs Ph.D. adjunktus. Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék

TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs Ph.D. adjunktus. Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs Ph.D. adjunktus Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék MÁSODLAGOS ADATNYERÉSI ELJÁRÁSOK Meglévő (analóg) térképek manuális digitalizálása 1 A meglévő

Részletesebben

Automatikus épület-felismerés ortofotókon objektum-alapú eljárással

Automatikus épület-felismerés ortofotókon objektum-alapú eljárással Automatikus épület-felismerés ortofotókon objektum-alapú eljárással Gera Dávid Ákos, Nádor Gizella, Surek György Földmérési és Távérzékelési Intézet Távérzékelési Igazgatóság 1. Bevezetés Napjainkban a

Részletesebben

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási

Részletesebben

A fotogrammetria ismeretek és a szakmai tudás fontossága

A fotogrammetria ismeretek és a szakmai tudás fontossága Óbudai Egyetem Alba Regia Műszaki Kar Geoinformatikai Intézet A fotogrammetria ismeretek és a szakmai tudás fontossága 3. Légifotó Nap, Székesfehérvár, 2018. február 7. A fotogrammetria fogalma A fotogrammetria

Részletesebben

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Analóg - digitális Analóg: a jel értelmezési tartománya (idő), és az értékkészletes is folytonos (pl. hang, fény) Diszkrét idejű: az értelmezési tartomány diszkrét (pl. a

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 0. TANTÁRGY ISMERTETŐ Dr. Soumelidis Alexandros 2018.09.06. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG A tárgy célja

Részletesebben

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus Ítéletkalkulus Logikai alapfogalmak, m veletek, formalizálás, logikai ekvivalencia, teljes diszjunktív normálforma, tautológia. 1. Bevezet A matematikai logikában az állításoknak nem a tényleges jelentésével,

Részletesebben

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011. Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész Előadások (2.) 2011. 1 Méréstechnika előadás 2. 1. Mérési hibák 2. A hiba rendszáma 3. A mérési bizonytalanság 2 Mérési folyamat A mérési folyamat négy fő

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS. BSc/BA alapképzés

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS. BSc/BA alapképzés TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS BSc/BA alapképzés 317 2011 /2012. tanév Tartalomjegyzék 1. A tantárggyal kapcsolatos fontosabb adatok... 2 2. A tantárgy célkitűzése és tematikája... 3 3. A

Részletesebben

Köszönetnyilványítás. Digitális képelemzés alapvető algoritmusai. A kurzus témái. Képelemzés és képszűrés alapfogalmai. Csetverikov Dmitrij

Köszönetnyilványítás. Digitális képelemzés alapvető algoritmusai. A kurzus témái. Képelemzés és képszűrés alapfogalmai. Csetverikov Dmitrij Köszönetnyilványítás Digitális képelemzés alapvető algoritmusai Csetverikov Dmitrij Eötvös Lóránd Egyetem, Budapest csetverikov@sztaki.hu http://vision.sztaki.hu Informatikai Kar A kurzus megírásában az

Részletesebben

"Vizuális informatikai tantárgyak" oktatási tapasztalatai

Vizuális informatikai tantárgyak oktatási tapasztalatai "Vizuális informatikai tantárgyak" oktatási tapasztalatai Berke József PATE, Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Szaktanácsadási, Továbbképzési és Informatikai Központ, Keszthely Gábor Dénes Főiskola,

Részletesebben

Képszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai

Képszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai Képszerkesztés elméleti feladatainak kérdései és válaszai 1. A... egyedi alkotóelemek, amelyek együttesen formálnak egy képet. Helyettesítse be a pixelek paletták grafikák gammák Helyes válasz: pixelek

Részletesebben

Képszerkesztés elméleti kérdések

Képszerkesztés elméleti kérdések Képszerkesztés elméleti kérdések 1. A... egyedi alkotó elemek, amelyek együttesen formálnak egy képet.(pixelek) a. Pixelek b. Paletták c. Grafikák d. Gammák 2. Az alábbiak közül melyik nem színmodell?

Részletesebben

Távérzékelt felvételek és térinformatikai adatok integrált felhasználása a FÖMI mezőgazdasági alkalmazásaiban

Távérzékelt felvételek és térinformatikai adatok integrált felhasználása a FÖMI mezőgazdasági alkalmazásaiban Távérzékelt felvételek és térinformatikai adatok integrált felhasználása a FÖMI mezőgazdasági alkalmazásaiban László István Földmérési és Távérzékelési Intézet laszlo.istvan@fomi.hu Adatintegráció, adatfúzió

Részletesebben

Mérési struktúrák

Mérési struktúrák Mérési struktúrák 2007.02.19. 1 Mérési struktúrák A mérés művelete: a mérendő jellemző és a szimbólum halmaz közötti leképezés megvalósítása jel- és rendszerelméleti aspektus mérési folyamat: a leképezést

Részletesebben

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási

Részletesebben

KÉPI ADATBÁZISOK SZAKIRÁNY

KÉPI ADATBÁZISOK SZAKIRÁNY KÉPI ADATBÁZISOK SZAKIRÁNY A Képi adatbázisok (KAB) szakirány célja, hogy a képi információk alapján történõ keresések megvalósításához szükséges képfeldolgozási és alakfelismerési ismereteket összegezze,

Részletesebben

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás 2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás x(t) x[k]= =x(k T) Q x[k] ^ D/A x(t) ~ ampl. FOLYTONOS idı FOLYTONOS ANALÓG DISZKRÉT MINTAVÉTELEZETT DISZKRÉT KVANTÁLT DIGITÁLIS Jelek visszaállítása egyenköző mintáinak

Részletesebben

Online algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30.

Online algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30. Online algoritmusok Algoritmusok és bonyolultságuk Horváth Bálint 2018. március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok 2018. március 30. 1 / 28 Motiváció Gyakran el fordul, hogy a bemenetet csak részenként

Részletesebben

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA FÖLDMÉRÉS ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK

ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA FÖLDMÉRÉS ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK FÖLDMÉRÉS ISMERETEK EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA MINTAFELADATOK ÉS ÉRTÉKELÉSÜK 1. tétel Hibaelméleti alapismertek Ön egy földmérési tevékenységet folytató vállalkozásnál a mérési eredmények ellenőrzésével

Részletesebben

Méréselmélet MI BSc 1

Méréselmélet MI BSc 1 Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok

Részletesebben

Diszkréten mintavételezett függvények

Diszkréten mintavételezett függvények Diszkréten mintavételezett függvények A függvény (jel) értéke csak rögzített pontokban ismert, de köztes pontokban is meg akarjuk becsülni időben mintavételezett jel pixelekből álló műholdkép rácson futtatott

Részletesebben

DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS

DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS BSc/BA alapképzés BGYDIGKEP 2015/2016. tanév Tartalomjegyzék 1. A tantárggyal kapcsolatos fontosabb adatok... 2 2. A tantárgy célkitűzése és tematikája... 3

Részletesebben

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36 Vektorok Wettl Ferenc 2014. október 20. Wettl Ferenc Vektorok 2014. október 20. 1 / 36 Tartalom 1 Vektorok a 2- és 3-dimenziós térben 2 Távolság, szög, orientáció 3 Vektorok koordinátás alakban 4 Összefoglalás

Részletesebben

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens CARE Biztonságos CARE Biztonságos otthonok idős embereknek otthonok idős embereknek 2010-09-02 Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens 3D Érzékelés és Mobilrobotika kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi

Részletesebben

Iványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata

Iványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata ARM programozás 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata Iványi László ivanyi.laszlo@stud.uni-obuda.hu Szabó Béla szabo.bela@stud.uni-obuda.hu Mi az ADC? ADC -> Analog Digital Converter Analóg jelek mintavételezéssel

Részletesebben

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019.

Valószín ségszámítás. Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes 2018/2019. Valószín ségszámítás Survey statisztika mesterszak és földtudomány alapszak Backhausz Ágnes agnes@cs.elte.hu 2018/2019. szi félév A valószín ségszámítás kurzus céljai a statisztika megalapozása: a véletlen

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai

Az Informatika Elméleti Alapjai Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Jelek típusai Átalakítás az analóg és digitális rendszerek között http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 IEA 3/1

Részletesebben

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2018.10.04. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT TANANYAG Mérés-feldolgozás

Részletesebben

Gazdasági matematika II. tanmenet

Gazdasági matematika II. tanmenet Gazdasági matematika II. tanmenet Mádi-Nagy Gergely A hivatkozásokban az alábbi tankönyvekre utalunk: T: Tóth Irén (szerk.): Operációkutatás I., Nemzeti Tankönyvkiadó 1987. Cs: Csernyák László (szerk.):

Részletesebben

EGYIRÁNYBAN ER SÍTETT KOMPOZIT RUDAK HAJLÍTÓ KARAKTERISZTIKÁJÁNAK ÉS TÖNKREMENETELI FOLYAMATÁNAK ELEMZÉSE

EGYIRÁNYBAN ER SÍTETT KOMPOZIT RUDAK HAJLÍTÓ KARAKTERISZTIKÁJÁNAK ÉS TÖNKREMENETELI FOLYAMATÁNAK ELEMZÉSE Budapest M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem Polimertecnika Tanszék EGYIRÁNYBAN ER SÍTETT KOMPOZIT RUDAK HAJLÍTÓ KARAKTERISZTIKÁJÁNAK ÉS TÖNKREMENETELI OLYAMATÁNAK ELEMZÉSE Tézisek Rácz Zsolt Témavezet

Részletesebben

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési

Részletesebben

Kibernetika korábbi vizsga zárthelyi dolgozatokból válogatott tesztkérdések Figyelem! Az alábbi tesztek csak mintául szolgálnak a tesztkérdések megoldásához, azaz a bemagolásuk nem jelenti a tananyag elsajátítását

Részletesebben

Számítógépes képelemzés

Számítógépes képelemzés Számítógépes képelemzés ANYAGMÉRNÖKI MESTERKÉPZÉS (MSc) Anyag- és szerkezetdiagnosztikai Anyaginformatikai Anyagvizsgálati kiegészítő szakirány TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ MISKOLCI EGYETEM MŰSZAKI

Részletesebben

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt

Részletesebben

Mérés és modellezés 1

Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell

Részletesebben

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket

Részletesebben

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2 Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Analóg vs. Digital Analóg/Digital átalakítás Mintavételezés Kvantálás Kódolás A/D átalakítók csoportosítása A közvetlen átalakítás A szukcesszív approximációs

Részletesebben

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Analóg-digitális átalakítás Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Mai témák Mintavételezés A/D átalakítók típusok D/A átalakítás 12/10/2007 2/17 A/D ill. D/A átalakítók A világ analóg, a jelfeldolgozás

Részletesebben

Mintavételezés és AD átalakítók

Mintavételezés és AD átalakítók HORVÁTH ESZTER BUDAPEST MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM JÁRMŰELEMEK ÉS JÁRMŰ-SZERKEZETANALÍZIS TANSZÉK ÉRZÉKELÉS FOLYAMATA Az érzékelés, jelfeldolgozás általános folyamata Mérés Adatfeldolgozás 2/31

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

Digitális Fourier-analizátorok (DFT - FFT)

Digitális Fourier-analizátorok (DFT - FFT) 6 Digitális Fourier-analizátoro (DFT - FFT) Eze az analizátoro digitális műödésűe és a Fourier-transzformálás elvén alapulna. A digitális Fourier analizátoro a folytonos időfüggvény mintavételezett jeleit

Részletesebben

Grafikus folyamatmonitorizálás

Grafikus folyamatmonitorizálás Grafikus folyamatmonitorizálás 1. A gyakorlat célja Ipari folyamatok irányítását megvalósító program alapjának megismerése, fejlesztése, lassú folyamatok grafikus monitorizálásának megvalósítása. 2. Elméleti

Részletesebben

2. Elméleti összefoglaló

2. Elméleti összefoglaló 2. Elméleti összefoglaló 2.1 A D/A konverterek [1] A D/A konverter feladata, hogy a bemenetére érkező egész számmal arányos analóg feszültséget vagy áramot állítson elő a kimenetén. A működéséhez szükséges

Részletesebben

Távérzékelés. Modern Technológiai eszközök a vadgazdálkodásban

Távérzékelés. Modern Technológiai eszközök a vadgazdálkodásban Távérzékelés Modern Technológiai eszközök a vadgazdálkodásban A távérzékelés Azon technikák összessége, amelyek segítségével információt szerezhetünk a megfigyelés tárgyáról anélkül, hogy azzal közvetlen

Részletesebben

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás)

Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás) Abszolút folytonos valószín ségi változó (4. el adás) Deníció (Abszolút folytonosság és s r ségfüggvény) Az X valószín ségi változó abszolút folytonos, ha van olyan f : R R függvény, melyre P(X t) = t

Részletesebben

Minták automatikus osztályba sorolása a mintát leíró jellemzők alapján. Típusok: felügyelt és felügyelet nélküli tanuló eljárások

Minták automatikus osztályba sorolása a mintát leíró jellemzők alapján. Típusok: felügyelt és felügyelet nélküli tanuló eljárások Minták automatikus osztályba sorolása a mintát leíró jellemzők alapján Típusok: felügyelt és felügyelet nélküli tanuló eljárások Különbség: előbbinél szükséges egy olyan tanulóhalmaz, ahol ismert a minták

Részletesebben

11. Analóg/digitális (ADC) és Digital/analóg (DAC) átalakítók

11. Analóg/digitális (ADC) és Digital/analóg (DAC) átalakítók 1 11. Analóg/digitális (ADC) és Digital/analóg (DAC) átalakítók A digitális jelekkel dolgozó mikroprocesszoros adatgyűjtő és vezérlő rendszerek csatlakoztatása az analóg jelekkel dolgozó mérő- és beavatkozó

Részletesebben

A FIR-ek alkotóelemei: < hardver (bemeneti, kimeneti eszközök és a számítógép), < szoftver (ARC/INFO, ArcView, MapInfo), < adatok, < felhasználók.

A FIR-ek alkotóelemei: < hardver (bemeneti, kimeneti eszközök és a számítógép), < szoftver (ARC/INFO, ArcView, MapInfo), < adatok, < felhasználók. Leíró adatok vagy attribútumok: az egyes objektumok sajátságait, tulajdonságait írják le számítógépek számára feldolgozható módon. A FIR- ek által megválaszolható kérdések: < 1. Mi van egy adott helyen?

Részletesebben

Idegennyelv-tanulás támogatása statisztikai és nyelvi eszközökkel

Idegennyelv-tanulás támogatása statisztikai és nyelvi eszközökkel statisztikai és nyelvi eszközökkel Témalabor 2. beszámoló Témavezet : Vámos Gábor 2009. január 9. Mir l lesz szó? A cél: tesztelni és tanítani 1 A cél: tesztelni és tanítani Eszközök és célok Szókincs

Részletesebben

A vasúti er sáramú szimuláció és szerepe a vasúti fejlesztések m szaki tartalmának meghatározásában

A vasúti er sáramú szimuláció és szerepe a vasúti fejlesztések m szaki tartalmának meghatározásában A vasúti er sáramú szimuláció és szerepe a vasúti fejlesztések m szaki tartalmának meghatározásában Rónai András Fejlesztési és Beruházási F igazgatóság, M szaki El készítés 2015.11.18. Rónai András (FBF)

Részletesebben

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek) 9. Laboratóriumi gyakorlat Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek) 1. A gyakorlat célja: Bemutatjuk egy sorozatos közelítés elvén működő A/D átalakító tömbvázlatát és elvi kapcsolási rajzát. Tanulmányozzuk

Részletesebben

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák

Részletesebben

Távérzékelés Analóg felvételek feldolgozása (EENAFOTOTV, ETNATAVERV) Erdőmérnöki szak, Környezettudós szak Király Géza NyME, Erdőmérnöki Kar Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet Földmérési

Részletesebben

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28 Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2015. április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2015. április 3. 1 / 28 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Alkalmazások 3 Norma 4 Mátrixnorma Wettl Ferenc Szinguláris értékek

Részletesebben

Orvosi Fizika és Statisztika

Orvosi Fizika és Statisztika Orvosi Fizika és Statisztika Szegedi Tudományegyetem Általános Orvostudományi Kar Természettudományi és Informatikai Kar Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet www.szote.u-szeged.hu/dmi Orvosi fizika

Részletesebben

Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel

Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel Szalontai Lajos Miskolci Egyetem Földrajz-Geoinformatika

Részletesebben

Komplex számok. Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal.

Komplex számok. Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal. Komplex számok Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal. 1. Komplex számok A komplex számokra a valós számok kiterjesztéseként van szükség. Ugyanis már középiskolában el kerülnek olyan másodfokú

Részletesebben

Mintavétel: szorzás az idő tartományban

Mintavétel: szorzás az idő tartományban 1 Mintavételi törvény AD átalakítók + sávlimitált jel τ időközönként mintavétel Mintavétel: szorzás az idő tartományban 1/τ körfrekvenciánként ismétlődik - konvolúció a frekvenciatérben. 2 Nem fednek át:

Részletesebben

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

A/D és D/A átalakítók gyakorlat Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem A/D és D/A átalakítók gyakorlat Takács Gábor Elektronikus Eszközök Tanszéke (BME) 2013. február 27. ebook ready Tartalom 1 A/D átalakítás alapjai (feladatok)

Részletesebben

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket

Részletesebben

Optikai mikroszkópia. Bereznai Miklós SZTE Optika és Kvantumelektronikai Tanszék

Optikai mikroszkópia. Bereznai Miklós SZTE Optika és Kvantumelektronikai Tanszék Optikai mikroszkópia Bereznai Miklós SZTE Optika és Kvantumelektronikai Tanszék Vázlat A mikroszkópiáról általában Lupétól a mikroszkópig (nagyítás) Mikroszkóp feloldási határa Lencsehibák Fejezetek a

Részletesebben

A mintavételezéses mérések alapjai

A mintavételezéses mérések alapjai A mintavételezéses mérések alapjai Sok mérési feladat során egy fizikai mennyiség időbeli változását kell meghatároznunk. Ha a folyamat lassan változik, akkor adott időpillanatokban elvégzett méréssel

Részletesebben

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1 Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika

Valószín ségszámítás és statisztika Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI A vizsga formája Középszinten: írásbeli. Emelt szinten: írásbeli és szóbeli. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI VIZSGA ÁLTALÁNOS KÖVETELMÉNYEI A matematika érettségi vizsga célja A matematika érettségi vizsga célja

Részletesebben

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása

A fordítóprogramok szerkezete. Kódoptimalizálás. A kódoptimalizálás célja. A szintézis menete valójában. Kódoptimalizálási lépések osztályozása A fordítóprogramok szerkezete Forrásprogram Forrás-kezelő (source handler) Kódoptimalizálás Fordítóprogramok előadás (A,C,T szakirány) Lexikális elemző (scanner) Szintaktikus elemző (parser) Szemantikus

Részletesebben

Informatika Rendszerek Alapjai

Informatika Rendszerek Alapjai Informatika Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László Alapfogalmak Információ-feldolgozó paradigmák Analóg és digitális rendszerek jellemzői Jelek típusai Átalakítás rendszerek között http://uni-obuda.hu/users/kutor/

Részletesebben

ADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS

ADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS ADAT- ÉS INFORMÁCIÓFELDOLGOZÁS Földtudományi mérnöki MSc mesterszak 2018/19 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy

Részletesebben

MATEMATIKA TANTERV Bevezetés Összesen: 432 óra Célok és feladatok

MATEMATIKA TANTERV Bevezetés Összesen: 432 óra Célok és feladatok MATEMATIKA TANTERV Bevezetés A matematika tanítását minden szakmacsoportban és minden évfolyamon egységesen heti három órában tervezzük Az elsı évfolyamon mindhárom órát osztálybontásban tartjuk, segítve

Részletesebben

A Beregszászi járás természeti erőforrásainak turisztikai szempontú kvantitatív értékelése

A Beregszászi járás természeti erőforrásainak turisztikai szempontú kvantitatív értékelése XXXII. OTDK - Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció FiFöMa A Beregszászi járás természeti erőforrásainak turisztikai szempontú kvantitatív értékelése Pályamunka A dolgozat lezárásának dátuma: 2014.

Részletesebben

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére Tamaga István Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére modell Készítsük el egy épít ipari kivitelezés gráfelméleti modelljét! Ekkor a kivitelezést megfeleltetjük egy gráfnak,

Részletesebben

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika

Részletesebben

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus Ítéletkalkulus Logikai alapfogalmak, m veletek, formalizálás, logikai ekvivalencia, teljes diszjunktív normálforma, tautológia. 1. Bevezet A matematikai logikában az állításoknak nem a tényleges jelentésével,

Részletesebben

Mammográfiás röntgenfelvételek elfeldolgozását végz eljárások fejlesztése

Mammográfiás röntgenfelvételek elfeldolgozását végz eljárások fejlesztése Mammográfiás röntgenfelvételek elfeldolgozását végz eljárások fejlesztése TDK dolgozat Készítette: Lasztovicza László VII. vill. Konzulens: Dr. Pataki Béla, Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Részletesebben

DIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG:

DIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG: DIGITÁLIS KÉPANALÍZIS KÉSZÍTETTE: KISS ALEXANDRA ELÉRHETŐSÉG: kisszandi@mailbox.unideb.hu ImageJ (Fiji) Nyílt forrás kódú, java alapú képelemző szoftver https://fiji.sc/ Számos képformátumhoz megfelelő

Részletesebben

Mezők/oszlopok: Az egyes leíró adat kategóriákat mutatják.

Mezők/oszlopok: Az egyes leíró adat kategóriákat mutatják. 54 581 01 0010 54 01 FÖLDMÉRŐ ÉS TÉRINFORMATIKAI TECHNIKUS 54 581 01 0010 54 02 TÉRKÉPÉSZ TECHNIKUS szakképesítések 2244-06 A térinformatika feladatai A térinformatika területei, eszközrendszere vizsgafeladat

Részletesebben

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1.

Matematika B/1. Tartalomjegyzék. 1. Célkit zések. 2. Általános követelmények. 3. Rövid leírás. 4. Oktatási módszer. Biró Zsolt. 1. Matematika B/1 Biró Zsolt Tartalomjegyzék 1. Célkit zések 1 2. Általános követelmények 1 3. Rövid leírás 1 4. Oktatási módszer 1 5. Követelmények, pótlások 2 6. Program (el adás) 2 7. Program (gyakorlat)

Részletesebben

Az irányítástechnika alapfogalmai. 2008.02.15. Irányítástechnika MI BSc 1

Az irányítástechnika alapfogalmai. 2008.02.15. Irányítástechnika MI BSc 1 Az irányítástechnika alapfogalmai 2008.02.15. 1 Irányítás fogalma irányítástechnika: önműködő irányítás törvényeivel és gyakorlati megvalósításával foglakozó műszaki tudomány irányítás: olyan művelet,

Részletesebben

Új bemutató diasor létrehozása

Új bemutató diasor létrehozása w w w. h a n s a g i i s k. h u 1 Számítógépes prezentáció Prezentáció: bemutató. A prezentáció vizuális eszközökkel segített információ átadás. A számítógépes prezentáció a hagyományos eszközöket (dia,

Részletesebben

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Gépi tanulás és Mintafelismerés Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,

Részletesebben

Digitális jelfeldolgozás

Digitális jelfeldolgozás Digitális jelfeldolgozás Mintavételezés és jel-rekonstrukció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010.

Részletesebben

Komplex számok trigonometrikus alakja

Komplex számok trigonometrikus alakja Komplex számok trigonometrikus alakja 015. február 15. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az alábbi algebrai alakban adott komplex számok trigonometrikus alakját! z 1 = 4 + 4i, z = 4 + i, z =

Részletesebben

Fotogrammetria és távérzékelés A képi tartalomban rejlő információgazdagság Dr. Jancsó Tamás Nyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar MFTTT rendezvény 2012. Április 18. Székesfehérvár Tartalom

Részletesebben

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54

Részletesebben

Fazekas Attila, Kormos János. Digitális képfeldolgozás matematikai alapjai

Fazekas Attila, Kormos János. Digitális képfeldolgozás matematikai alapjai Fazekas Attila, Kormos János Digitális képfeldolgozás matematikai alapjai mobidiák könyvtár Fazekas Attila, Kormos János Digitális képfeldolgozás matematikai alapjai mobidiák könyvtár SOROZATSZERKESZTŐ

Részletesebben

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés

Részletesebben

Jel, adat, információ

Jel, adat, információ Kommunikáció Jel, adat, információ Jel: érzékszerveinkkel, műszerekkel felfogható fizikai állapotváltozás (hang, fény, feszültség, stb.) Adat: jelekből (számítástechnikában: számokból) képzett sorozat.

Részletesebben

Kis magasságban végzett légi térképészeti munkák tapasztalatai. LÉGIFOTÓ NAP Székesfehérvár GeoSite Kft Horváth Zsolt

Kis magasságban végzett légi térképészeti munkák tapasztalatai. LÉGIFOTÓ NAP Székesfehérvár GeoSite Kft Horváth Zsolt Kis magasságban végzett légi térképészeti munkák tapasztalatai LÉGIFOTÓ NAP 2018 - Székesfehérvár GeoSite Kft Horváth Zsolt Az UAV technológiák térképészeti célú alkalmazásának lehetőségei, célterületei:

Részletesebben

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.)

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.) Permutációk véges halmazon el adásvázlat 2008 február 12 Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: ismétlés nélküli variáció leképezés indulási és érkezési halmaz

Részletesebben

Auditor: a bels min ség audittal megbízott, a feladatra kiképzett és felkészült személy.

Auditor: a bels min ség audittal megbízott, a feladatra kiképzett és felkészült személy. Min ségügyi Szakszótár A környezetszennyezés megel zése: olyan folyamatok, módszerek, anyagok vagy termékek használata, amelyek elkerülik, csökkentik, vagy szabályozott szinten tartják a környezetszennyezést;

Részletesebben

3. Szűrés képtérben. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

3. Szűrés képtérben. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 3. Szűrés képtérben Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/ 2 Kép transzformációk típusai Kép értékkészletének radiometriai információ

Részletesebben

Önálló labor beszámoló Képek szegmentálása textúra analízis segítségével. MAJF21 Eisenberger András május 22. Konzulens: Dr.

Önálló labor beszámoló Képek szegmentálása textúra analízis segítségével. MAJF21 Eisenberger András május 22. Konzulens: Dr. Önálló labor beszámoló Képek szegmentálása textúra analízis segítségével 2011. május 22. Konzulens: Dr. Pataki Béla Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 2 2. Források 2 3. Kiértékelő szoftver 3 4. A képek feldolgozása

Részletesebben

Adatbázisok. és s GIS műveletek pontossága

Adatbázisok. és s GIS műveletek pontossága Adatbázisok és s GIS műveletek pontossága A bizonytalansági vita résztvevői A digitális adatoktól és a létrehozott termékektől is elvárható hogy adott pontossági jellemzőkkel rendelkezzen. A pontosság

Részletesebben