2. Pont operációk. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "2. Pont operációk. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)"

Átírás

1 2. Pont operációk Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

2 2 Kép transzformációk típusai Kép értékkészletének (radiometriai információ) átalakítása: J( i, j) f ( I,( i, j)) Kép értelmezési tartományának geometriai transzformációja (warping): J ( i, j) I( t ( i, j), t ( i, j)) i j Mind az értékkészlet mind pedig az értelmezési tartomány átalakítása: J ( i, j) f ( I,( t ( i, j), t ( i, j))) i j

3 3 Értékkészlet transzformációk Lokális: Az új pixelérték a kiindulási pixel adott méretű S környezetének pixelértékeitől függ pl. konvolúció adott méretű maszkkal Ha függ a pozíciótól is, akkor lokálisan adaptív Globális: Ha S=teljes kép Pont operáció: ha S egyetlen pixelből áll. j Lokális operáció (pl. szűrőzés): J(x,y) = f ({I(u,v) (u,v) є S(i,j)}) j i S(i.j) lokális környezet (i,j) körül Input: I=[I(i,j)] i Output: J =[J(i,j)]

4 4 Lokális értékkészlet transzformációk Simítás / élesítés Éldetektálás Minta illesztés

5 5 Pont operáció Legegyszerűbb értékkészlet transzformáció a pont operáció: Nem függ a pixel környezetétől Az új pixelérték kizárólag a régi függvénye J ( i, j) f ( I( i, j)) I :[ M N] LI J :[ M N] LJ f : L L I J j J(i,j) = f(i(i,j)) j i i Input: I=[I(i,j)] Output: J =[J(i,j)]

6 6 Tipikus pont operációk Aritmetikai műveletek Azonos méretű képekre pixelenként elvégzett standard aritmetika Fényesség és kontraszt állítás Gamma korrekció Szín korrekció (fehér egyensúly) Hisztogram normalizálás Hisztogram kiegyenlítés Újra kvantálás Intenzitások/színek számának csökkentése Szteganográfia Rejtett képek

7 7 Aritmetikai műveletek: összeadás + = (Egy filmkockára kétszer exponálunk.)

8 8 Háttérzaj levonás - Eredeti kép + szenzor háttérzaj Háttérzaj (letakart objektívvel készült kép) = Kivonás eredménye Copyright Timo Autiokari,

9 9 Kivonás, abszolút differencia - = változások detektálása - = Mozgás detektálás két frame különbségével: 0, ha nincs mozgás 0, ahol elmozdulás történt

10 10 Képmontázs Két kép részleteinek felhasználásával egy új kép előállítása Ehhez szükség van egy harmadik képre (M), amely minden pixelben megadja a két kép közötti súlyozás értékét (alpha) J( i, j) M( i, j) I1( i, j) (1 M( i, j)) I2( i, j) M(i,j)=0 1. kép M(i,j)= 1 2. kép Köztes értékek megadják a két kép pixelértékeinek súlyát

11 11 Fehér egyensúly (white balance) Az emberi látás alkalmazkodik a különböző megvilágításokhoz (kromatikus adaptáció) A színeket a megvilágitástól függetlenül állandónak érzékeljük Film esetén megfelelő színhőmérsékletre hangolt nyersanyag + szűrők Digitális szenzor: algoritmikus korrekció A megvilágítás színe a fehér régiókban olvasható le Csatornánként skálázás (8 bit) 255 R' R G' B' w 255 G w 255 B w R G B Fehér pont ([R w,g w,b w ])

12 12 Színes kép szürkeárnyalatossá alakítása Egy RGB színes képet szürkeárnyalatossá konvertálhatunk a színcsatornák lineáris kombinációjaként: R G B A csatornák együtthatói az emberi látásnak megfelelő súllyal veszik az egyes színkomponenseket

13 Output érték (g) Pont operációk megadása Függvénnyel: f(x)=g, xϵl I, gϵl J, átszínező- vagy keresőtáblával (LUT: look-up-table) Függvényből képzett diszkrét (x,g) pixelérték-párok f(x) input érték (x) LUT: index érték input output

14 14 Példa transzformáló függvényekre új régi

15 15 Invertálás f 255 ( x) 255 x 255 f ( x) 255 x

16 Gamma korrekció Az emberi látás logaritmikus skálán érzékeli az intenzitásokat Az árnyalatokban részletgazdagabb, mint a csúcsfényekben Gamma korrekció az emberi érzékelésnek megfelelő intenzitástranszformációt jelent Általánosságban azonban nem más, mint egy nemlineáris transzformáció f f ( x) ( x) cx, 255 c, x 255 1/ 0,, x 1 0 x Gamma korrekció nélkül Gamma korrekció után

17 17 Példa gamma korrekcióra eredeti légifotó γ=3 γ=4 γ=5 (c=1)

18 18 Hisztogram Olyan függvény, amely minden lehetséges szürkeárnyalathoz megadja a képen az adott árnyalatú pixelek számát. Ha normalizáljuk (minden értéket elosztunk a kép méretével), akkor az egyes pixelértékek előfordulási valószínűségét kapjuk.

19 19 Szín-hisztogram: pontfelhőként Statisztikailag keveset mond (sokkal több lehetséges szín, mint pixel van) 3 dimenziós térben pontfelhőként ábrázoljuk

20 20 Szín-hisztogram: komponensenként Komponensenként mint szürkeárnyalatos hisztogram Valódi színeloszlásra nehezen következtethetünk belőle RGB kép hisztogram színkomponensenként

21 21 Hisztogram és képi tartalom A képpontok összerázásával a hisztogram nem változik, tehát a hisztogramból nem következtethetünk a látványra.

22 r 22 Hisztogram és képi tartalom invertálás sötét világos kontrasztszegény r 255-r 255-r kontrasztos

23 23 Hisztogram transzformációk Olyan pont-operációk, amelyeknek függvényét az input kép hisztogramjából vagy az output kép hisztogramjára vonatkozó elvárások alapján határozzák meg. hisztogram/kontraszt széthúzás hisztogram kiegyenlítés hisztogram specifikáció

24 24 Hisztogram normalizálás A hisztogram normalizálás (vagy széthúzás) függvénye egy lineáris skála-transzformáció: a képen előforduló intenzitástartományt, a [min,max] intervallumot skálázza a [0,L-1] (a teljes) intervallumba. L-1 f(x) J ( i, j) f ( I( i, j)) I :[ M N] [min, max] 0 0 min max L-1 J :[ M N] [0, L 1] f :[min, max] [0, L 1], f ( x) ( L 1) x min max min

25 25 Hisztogram normalizálás

26 Kontraszt széthúzás Hasonló a hisztogram normalizáláshoz, de az intenzitások egy megadott [low,high] intervallumát skálázza a [0,L-1]-be L-1 A megadott intervallum szűkebb lehet, mint az előforduló intenzitások [min,max] sávja f(x) 0 0 low high L-1 min max 26 f ( x) 0 ( L 1) L 1 ( x low) high low,,, ha ha ha x low low x x high high

27 27 hisztogram széthúzás kontraszt széthúzás

28 28 Hisztogram kiegyenlítés A hisztogram-specifikáció legegyszerűbb esete Azt várjuk, hogy a kimeneti kép hisztogramja egyenletes eloszlásnak feleljen meg eredeti hisztogram x 1/L kiegyenlített hisztogram f(x)

29 Hisztogram kiegyenlítés 29 x f(x) egyenlő területek! x i i p 0 ) ( L x f 1 ) ( x i x i i p L x f L x f i p 0 0 ) ( ) ( 1 ) ( ) ( Kumulatív hisztogram

30 30 Kumulatív hisztogram Míg a normalizált hisztogram az intenzitások valószínűségi sűrűségfüggvényét adja meg, addig a kumulatív hisztogram az intenzitásértékek x eloszlásfüggvényét adja: PDF ( x) x : 0 i 0 p( i) PDF ( x ) 1

31 31 Hisztogram kiegyenlítés és kumulatív hisztogram A transzformációs függvényt (LUT) a kumulatív hisztogram adja

32 32 Hisztogram kiegyenlítés függvények 4

33 33 Adaptív hisztogram kiegyenlítés A hisztogram kiegyenlítést (HK) pontonként, az adott pont egy lokális környezete alapján végezzük Alkalmazkodik a kép lokális karakterisztikájához Más pont operációknál is használhatunk hasonló adaptív technikát (ld. később: adaptív küszöbölés) kiindulási kép globális HK eredménye lokális (3x3-as) HK eredménye

34 P I ( g I ) P J ( g J ) 34 Hisztogram specifikáció A kiindulási I képből egy előre megadott J hisztogramú K képet eredményez Diszkrét értékek miatt csak megközelítőleg kapunk azonos hisztogramot Minden g I pixelértéket cseréljünk arra a g J értékre, amelynek kumulatív hisztogram értéke a legközelebb van Ha I(i,j)=g I, akkor legyen K(i,j)=g J, ahol g J kielégíti az alábbi feltételt: P I (g I ) > P J (g J -1) AND P I (g I ) P J (g J ). Példa: I(i,j) = 5 P I (5) = 0.65 P J (9) = 0.56 P J (10) = 0.67 K(i,j) = 10 g I g J

35 35 Hisztogram specifikáció eredeti várt kapott

36 36 Hisztogram specifikáció eredeti várt kapott

37 37 Képek újra kvantálása Képek újra kvantálása is egy pont operáció Hisztogram binning True color képek palettássá alakítása Az eredeti színtér/intenzitástartomány felosztása függ a kép tartalmától (adaptív kvantálás): A kép statisztikai elemzése (hisztogram) alapján választjuk ki a megfelelő számú új színt Az így előállt LUT alapján végezzük el a transzformációt eredeti színtér kvantált értékek a klaszterközéppontok

38 38 Uniform nem uniform kvantálás eredeti true-color uniform (8-szín) nem uniform (8-szín)

39 39 Kvantálási hiba csökkentése Ha túl kevés a kvantálási szint, akkor hamis kontúrok léphetnek fel A kvantálás előtt zaj hozzáadásával csökkenthetjük ezt a hatást =0, σ = M/q, ahol M a maximális intenzitásérték, q pedig a bitek száma a kvantálás során I + N(,σ) Quant(q) J

40 40 Dithering 8 bit 2 bit 2 bit + zaj

41 41 Szteganográfia 6bit csatornánként 8bit csatornánként 6 és 8 bites kvantálás között lenyegében nem érzékelhető lényeges különbség Pieter Bruegel (the Elder, ca ), The Peasant Dance, 1568, Oil on oak panel, 114x164 cm, Kunsthistorisches Museum Wien, Vienna

42 42 Szteganográfia b b b b b b 0 0 b = 0 or 1 always 0 Ha 6 biten kvantáljuk a képet, akkor a maradék alsó 2 biten tetszőleges információt, akár egy egész képet elrejthetünk Image 1 Image 2 felső 6bit R-Shift 2 R-Shift 6 L-Shift 2 Image Out 2bit

43 43 Felhasznált anyagok Palágyi Kálmán: Digitális Képfeldolgozás /pub/digitalis_kepfeldolgozas Trevor Darrell: C280, Computer Vision s06/lectures/ppts/ Richard Alan Peters: EECE/CS 253 Image Processing További források az egyes diákon megjelölve

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

8. Pontmegfeleltetések

8. Pontmegfeleltetések 8. Pontmegfeleltetések Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Példa: panoráma kép készítés 1. Jellemzőpontok detektálása mindkét

Részletesebben

Színes képek feldolgozása

Színes képek feldolgozása Palágyi Kálmán Az oktató: SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék 6720 Szeged Árpád tér 2. 214-es szoba (tetıtér) (62) 546 197 palagyi@inf.u-szeged.hu www.inf.u-szeged.hu/~palagyi Kurzusanyagok

Részletesebben

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

1. Képalkotás. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 1. Képalkotás Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Képalkotás fizikai paraméterei Geometriai Vetítés típusa (perspectív) Kamera

Részletesebben

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

Bevezetés. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) Bevezetés Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Digitális képfeldolgozás digitális képfeldolgozás számítógépes grafika digitális

Részletesebben

Képrestauráció Képhelyreállítás

Képrestauráció Képhelyreállítás Képrestauráció Képhelyreállítás Képrestauráció - A képrestauráció az a folyamat mellyel a sérült képből eltávolítjuk a degradációt, eredményképpen pedig az eredetihez minél közelebbi képet szeretnénk kapni

Részletesebben

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

6. Éldetektálás. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 6. Éldetektálás Kató Zoltán Képeldolgozás és Számítógépes Graika tanszék SZTE (http://www.in.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Élek A képen ott található él, ahol a kép-üggvény hirtelen változik. A kép egy

Részletesebben

4. Jellemző pontok kinyerése és megfeleltetése

4. Jellemző pontok kinyerése és megfeleltetése 4. Jellemző pontok kinyerése és megfeleltetése Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Jellemzők és megfeleltetésük A képfeldolgozás,

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

Térinformatika és Geoinformatika

Térinformatika és Geoinformatika Távérzékelés 1 Térinformatika és Geoinformatika 2 A térinformatika az informatika azon része, amely térbeli adatokat, térbeli információkat dolgoz fel A geoinformatika az informatika azon része, amely

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó

Részletesebben

OPTIKA. Szín. Dr. Seres István

OPTIKA. Szín. Dr. Seres István OPTIKA Szín Dr. Seres István Additív színrendszer Seres István 2 http://fft.szie.hu RGB (vagy 24 Bit Color): Egy képpont a piros, a kék és a zöld 256-256-256 féle árnyalatából áll össze, összesen 16 millió

Részletesebben

Digitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe

Digitális képek feldolgozása Előfeldolgozás Radiometriai korrekció Geometriai korrekció Képjavítás Szűrők Sávok közötti műveletek Képosztályozás Utófe Távérzékelés Digitális felvételek előfeldolgozása (EENAFOTOTV, ETNATAVERV) Erdőmérnöki szak, Környezettudós szak Király Géza NyME, Erdőmérnöki Kar Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet Földmérési

Részletesebben

Mit lássunk élnek? Hol van az él? Milyen vastag legyen? Hol

Mit lássunk élnek? Hol van az él? Milyen vastag legyen? Hol Textúra Könnyű az élt megtalálni? Mi lássunk élnek? Mit lássunk élnek? Hol van az él? Milyen vastag legyen? Mit lássunk élnek? Zaj A zajpontokat nem szabad az élpontokkal összekeverni Egy vagy két él?

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

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének 6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük

Részletesebben

Számítógépi képelemzés

Számítógépi képelemzés Számítógépi képelemzés Elıadás vázlat Szerzık: Dr. Gácsi Zoltán, egyetemi tanár Dr. Barkóczy Péter, egyetemi docens Lektor: Igaz Antal, okl. gépészmérnök a Carl Zeiss technika kft. Ügyvezetı igazgatója

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

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1 Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 KONF-5_2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn

Részletesebben

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

Bevezetés. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) Bevezetés Kató Zoltán Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 2 Digitális képfeldolgozás digitális képfeldolgozás számítógépes grafika digitális

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

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

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

Készítette: Fegyverneki Sándor

Készítette: Fegyverneki Sándor VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel

Részletesebben

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai

Részletesebben

A színkezelés alapjai a GIMP programban

A színkezelés alapjai a GIMP programban A színkezelés alapjai a GIMP programban Alapok.Előtér és háttér színek.klikk, hogy alapbeállítás legyen ( d és x használata).hozzunk létre egy 640x400 pixeles képet! 4.Ecset eszköz választása 5.Ecset kiválasztása

Részletesebben

Digitális képalkotás a fogászatban Problémák - megoldások Dr. Ackermann Gábor gabor@dentesthic.hu www.dentesthic.hu/oktatas/

Digitális képalkotás a fogászatban Problémák - megoldások Dr. Ackermann Gábor gabor@dentesthic.hu www.dentesthic.hu/oktatas/ Digitális képalkotás a fogászatban Problémák - megoldások Dr. Ackermann Gábor gabor@dentesthic.hu www.dentesthic.hu/oktatas/ A sikeres gyógyító munkánk alapvető része a pontos diagnózis felállítása. Napjainkban,

Részletesebben

Geoinformatika I. (vizsgakérdések)

Geoinformatika I. (vizsgakérdések) Geoinformatika I. (vizsgakérdések) 1.1. Kinek a munkásságához köthető a matematikai információelmélet kialakulása? 1.2. Határozza meg a földtani kutatás információértékét egy terület tektonizáltságának

Részletesebben

NEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS. Áfra Attila Tamás

NEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS. Áfra Attila Tamás NEURONHÁLÓS HANGTÖMÖRÍTÉS Áfra Attila Tamás Tartalom Bevezetés Prediktív kódolás Neuronhálós prediktív modell Eredmények Források Bevezetés Digitális hanghullámok Pulzus kód moduláció Hangtömörítés Veszteségmentes

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

Projektor árlista 2008. november 13-tól Javasolt

Projektor árlista 2008. november 13-tól Javasolt Projektor árlista 2008. november 13-tól Javasolt Rendelési kód Megnevezés Kép végf. ár VPA75E VPA75E projektor Felbontás: XGA (1024x768) Fényerő: 2600 ANSI lumen Kontraszt: 400:1 Trapézkorrekció: Függőleges

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

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

Digitális képfeldolgozás feladatgyűjtemény

Digitális képfeldolgozás feladatgyűjtemény Digitális képfeldolgozás feladatgyűjtemény Khoros Cantata és VisiQuest rendszerhez Készítették: Dr. Tanács Attila, Domokos Csaba, Gara Mihály, Kardos Péter, Németh Gábor, Németh József Szegedi Tudományegyetem

Részletesebben

Számítógépes Hálózatok 2012

Számítógépes Hálózatok 2012 Számítógépes Hálózatok 22 4. Adatkapcsolati réteg CRC, utólagos hibajavítás Hálózatok, 22 Hibafelismerés: CRC Hatékony hibafelismerés: Cyclic Redundancy Check (CRC) A gyakorlatban gyakran használt kód

Részletesebben

Rendszámfelismerő rendszerek

Rendszámfelismerő rendszerek Problémamegoldó szeminárium Témavezető: Pataki Péter ARH Zrt. ELTE-TTK 2013 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Út a megoldás felé 3 Felmerült problémák 4 Alkalmazott matematika 5 További lehetőségek Motiváció

Részletesebben

Panorámakép készítése

Panorámakép készítése Panorámakép készítése Képregisztráció, 2009. Hantos Norbert Blaskovics Viktor Összefoglalás Panoráma (image stitching, planar mosaicing): átfedő képek összeillesztése Lépések: Előfeldolgozás (pl. intenzitáskorrekciók)

Részletesebben

A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással

A tervfeladat sorszáma: 1 A tervfeladat címe: ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással .. A tervfeladat sorszáma: 1 A ALU egység 8 regiszterrel és 8 utasítással Minimálisan az alábbi képességekkel rendelkezzen az ALU 8-bites operandusok Aritmetikai funkciók: összeadás, kivonás, shift, komparálás

Részletesebben

2013.11.25. H=0 H=1. Legyen m pozitív egészre {a 1, a 2,, a m } különböző üzenetek halmaza. Ha az a i üzenetet k i -szer fordul elő az adásban,

2013.11.25. H=0 H=1. Legyen m pozitív egészre {a 1, a 2,, a m } különböző üzenetek halmaza. Ha az a i üzenetet k i -szer fordul elő az adásban, Legyen m pozitív egészre {a 1, a 2,, a m } különböző üzenetek halmaza. Ha az a i üzenetet k i -szer fordul elő az adásban, akkor a i (gyakorisága) = k i a i relatív gyakorisága: A jel információtartalma:

Részletesebben

2. Gyakorlat Khoros Cantata

2. Gyakorlat Khoros Cantata 2. Gyakorlat Khoros Cantata Ismerkedés a Khoros Cantata-val: A Khoros Cantata egy képfeldolgozó műveletsorok készítésére szolgáló program. A műveleteket csővezetékszerűen lehet egymás után kötni. A műveleteket

Részletesebben

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok

Részletesebben

kompakt fényképezőgép

kompakt fényképezőgép kompakt fényképezőgép A digitális fényképezőgépek legszélesebb kategóriája, minden olyan, viszonylag kis méretű gép ide sorolható, amely egymagában sokféle fotós feladatra alkalmas. Előnyük a relatíve

Részletesebben

Az INTEL D-2920 analóg mikroprocesszor alkalmazása

Az INTEL D-2920 analóg mikroprocesszor alkalmazása Az INTEL D-2920 analóg mikroprocesszor alkalmazása FAZEKAS DÉNES Távközlési Kutató Intézet ÖSSZEFOGLALÁS Az INTEL D 2920-at kifejezetten analóg feladatok megoldására fejlesztették ki. Segítségével olyan

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

Informatika Rendszerek Alapjai

Informatika Rendszerek Alapjai Informatika Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László Jelek típusai Átalakítás analóg és digitális rendszerek között http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRA 2014 2014. ősz IRA3/1 Analóg jelek digitális feldolgozhatóságának

Részletesebben

MATEMATIKA TANMENET SZAKKÖZÉPISKOLA 9.A, 9.D. OSZTÁLY HETI 4 ÓRA 37 HÉT ÖSSZ: 148 ÓRA

MATEMATIKA TANMENET SZAKKÖZÉPISKOLA 9.A, 9.D. OSZTÁLY HETI 4 ÓRA 37 HÉT ÖSSZ: 148 ÓRA MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI ELJÁRÁS MELLÉKLET Tanmenetborító ME-III.1./1 2 Azonosító: Változatszám : Érvényesség kezdete: Oldal/összes: 1/6 Fájlnév: ME- III.1.1.Tanmenetborító SZK-DC-2013 2013. 09. 01. MATEMATIKA

Részletesebben

Képszűrés II. Digitális képelemzés alapvető algoritmusai. Laplace-operátor és approximációja. Laplace-szűrő és átlagolás. Csetverikov Dmitrij

Képszűrés II. Digitális képelemzés alapvető algoritmusai. Laplace-operátor és approximációja. Laplace-szűrő és átlagolás. Csetverikov Dmitrij Képszűrés II Digitális képelemzés alapvető algoritmusai Csetverikov Dmitrij Eötvös Lóránd Egyetem, Budapest csetverikov@sztaki.hu http://vision.sztaki.hu Informatikai Kar 1 Laplace-szűrő 2 Gauss- és Laplace-képpiramis

Részletesebben

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió Mérés és adatgyűjtés - Kérdések 2.0 verzió Megjegyzés: ezek a kérdések a felkészülést szolgálják, nem ezek lesznek a vizsgán. Ha valaki a felkészülése alapján önállóan válaszolni tud ezekre a kérdésekre,

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Hőképek feldolgozása: passzív és aktív termográfia

Hőképek feldolgozása: passzív és aktív termográfia Hőképek feldolgozása: passzív és aktív termográfia Jancskárné Anweiler Ildikó Főiskolai docens PTE PMMK Műszaki Informatika Tanszék E- mail: jai@morpheus.pte.hu Infravörös termográfia látható képpé alakítja

Részletesebben

Számítógépes grafika

Számítógépes grafika Számítógépes grafika HEFOP 3.5.1 Korszerű felnőttképzési módszerek kifejlesztése és alkalmazása EMIR azonosító: HEFOP-3.5.1-K-2004-10-0001/2.0 Tananyagfejlesztő: Máté István Lektorálta: Brückler Tamás

Részletesebben

Képek manipulálása a matematika, ami mögötte van

Képek manipulálása a matematika, ami mögötte van Képek manipulálása a matematika, ami mögötte van Írta: Zahalka Bence 2011-1- Tartalomjegyzék Képek manipulálása a matematika, ami mögötte van... 1 Bevezető... 3 Alapvetően szükséges ismeretek... 3 A képek

Részletesebben

A színérzetünk három összetevőre bontható:

A színérzetünk három összetevőre bontható: Színelméleti alapok Fény A fény nem más, mint egy elektromágneses sugárzás. Ennek a sugárzásnak egy meghatározott spektrumát képes a szemünk érzékelni, ezt nevezzük látható fénynek. Ez az intervallum személyenként

Részletesebben

Napenergia potenciál térképezése Debrecenben légi LIDAR adatok és légifelvételek alapján

Napenergia potenciál térképezése Debrecenben légi LIDAR adatok és légifelvételek alapján Napenergia potenciál térképezése Debrecenben légi LIDAR adatok és légifelvételek alapján Enyedi Péter, Dr. Szabó Szilárd Fény-Tér-Kép Konferencia Gyöngyös, Károly Róbert Főiskola 2015. október 29-30. Távérzékelési

Részletesebben

Objektív beszédminısítés

Objektív beszédminısítés Objektív beszédminısítés Fegyó Tibor fegyo@tmit.bme.hu Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Bevezetı kérdések Mi a [beszéd] minıség [a beszédkommunikációban]? Mi befolyásolja a minıséget?

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

Jegyzetelési segédlet 7.

Jegyzetelési segédlet 7. Jegyzetelési segédlet 7. Informatikai rendszerelemek tárgyhoz 2009 Szerkesztett változat Géczy László Projektor az igazi multimédiás (periféria) eszköz Projektor és kapcsolatai Monitor Számítógép HIFI

Részletesebben

T201W/T201WA 20 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv

T201W/T201WA 20 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv T201W/T201WA 20 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv Tartalom A csomag tartalma... 3 Telepítés... 4 A monitor csatlakoztatása a számítógéphez... 4 A monitor csatlakoztatása az áramforráshoz...

Részletesebben

DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS. Előadó: Póth Miklós

DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS. Előadó: Póth Miklós DIGITÁLIS KÉPFELDOLGOZÁS Előadó: Póth Miklós Kezdetek Az első alkalmazások a nyomdaiparban voltak Egy 1921-ben átvitt képet különleges karakterek nyomtatásával rekonstruáltak (halftones) 1922: egy fényképészeti

Részletesebben

Nyomtatandó anyagát a következő módon szerkessze meg

Nyomtatandó anyagát a következő módon szerkessze meg Nyomtatandó anyagát a következő módon szerkessze meg Nyomtatandó anyagát a következő módon szerkessze meg Kedves Megrendelőnk, nyomtatandó állományát a következő előírások alapján szerkessze meg. Ha ezeket

Részletesebben

INFINITE variálható plazmafal

INFINITE variálható plazmafal FITE variálható plazmafal LÉLEGZETELÁLLÍTÓAN ÓRIÁSI KÉPMÉRET Hivatalos magyarországi importõr és márkaképviselet: B&L Konferenciatechnika Kft. 2310 Szigetszentmiklós, Tököli út 51/B. Telefon/Fax: 06-(24)

Részletesebben

A szteganográfia és annak relevanciája a privátszféra védelmében

A szteganográfia és annak relevanciája a privátszféra védelmében A szteganográfia és annak relevanciája a privátszféra védelmében Földes Ádám Máté foldesa@pet-portal.eu Hacktivity 2008 Budai Fonó Zeneház, 2008. szeptember 21. Tartalom Bevezető Alapfogalmak, rövid történeti

Részletesebben

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése Kutatási beszámoló 2015. február Gyüre Balázs BME Fizika tanszék Dr. Simon Ferenc csoportja Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése A TKI-Ferrit Fejlsztő és Gyártó Kft.-nek munkája

Részletesebben

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek (mindhárom félévre): 1. Scharnitzky

Részletesebben

MUNKAANYAG. Szőcs Endre. Csatornák típusai. Csatornák segítségével elvégezhető műveletek. A követelménymodul megnevezése: Képfeldolgozás

MUNKAANYAG. Szőcs Endre. Csatornák típusai. Csatornák segítségével elvégezhető műveletek. A követelménymodul megnevezése: Képfeldolgozás Szőcs Endre Csatornák típusai. Csatornák segítségével elvégezhető műveletek A követelménymodul megnevezése: Képfeldolgozás A követelménymodul száma: 0972-06 A tartalomelem azonosító száma és célcsoportja:

Részletesebben

Grafikus csővezeték és az OpenGL függvénykönyvtár

Grafikus csővezeték és az OpenGL függvénykönyvtár Grafikus csővezeték és az OpenGL függvénykönyvtár 1 / 32 A grafikus csővezeték 3D-s színtér objektumainak leírása primitívekkel: pontok, élek, poligonok. Primitívek szögpontjait vertexeknek nevezzük Adott

Részletesebben

GAZDASÁGI STATISZTIKA

GAZDASÁGI STATISZTIKA GAZDASÁGI STATISZTIKA Dr. Kun István GÁBOR DÉNES FŐISKOLA Tantárgy: Gazdasági statisztika Kódszám: 224 Lapszám: 1 TÉMAKÖRÖK A STATISZTIKA ALAPFOGALMAI STATISZTIKAI SOROK STATISZTIKAI TÁBLÁK ÖSSZETETT VISZONYSZÁMOK

Részletesebben

Elemek a kiadványban. Tervez grafika számítógépen. A képek feldolgozásának fejl dése ICC. Kép. Szöveg. Grafika

Elemek a kiadványban. Tervez grafika számítógépen. A képek feldolgozásának fejl dése ICC. Kép. Szöveg. Grafika Elemek a kiadványban Kép Tervez grafika számítógépen Szöveg Grafika A képek feldolgozásának fejl dése Fekete fehér fotók autotípiai rács Színes képek megjelenése nyomtatásban: CMYK színkivonatok készítése

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 2 II. A valószínűségi VÁLTOZÓ És JELLEMZÉsE 1. Valószínűségi VÁLTOZÓ Definíció: Az leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha

Részletesebben

C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika

C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika Dr. Schuster György 2011. június 16. C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika 2011. június 16. 1 / 15 Pointerek (mutatók) Pointerek

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

Digitális kamera. Szükséges feltételek Fényképezőgép Adathordozó Áramforrás Szoftver a számítógépes kapcsolathoz. Felbontás

Digitális kamera. Szükséges feltételek Fényképezőgép Adathordozó Áramforrás Szoftver a számítógépes kapcsolathoz. Felbontás Digitális kamera Milyet vegyek? Milyen fotókat készítünk a leggyakrabban? Mekkora nagyításokat készíttetünk általában? Elférjen a zsebünkben, vagy meglévő bővítése? Típusai kompakt gépek (fix, vagy zoom

Részletesebben

A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer

A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer Dr Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2011 A CIE színinger mérő rendszer (1931) Commission Internationale

Részletesebben

6. óra Objektum eltávolítása

6. óra Objektum eltávolítása 6. óra Objektum eltávolítása A GIMP kiváló lehetőségeket kínál képeink nem kívánt részleteinek eltávolítására. A rendelkezésre álló eszköztár leglényegesebb eleme a Klón eszköz, mely lehetővé teszi, hogy

Részletesebben

DMS 70. Digitális Vezetéknélküli Mikrofonrendszer. Digitális Vezetéknélküli Mikrofonrendszer

DMS 70. Digitális Vezetéknélküli Mikrofonrendszer. Digitális Vezetéknélküli Mikrofonrendszer DMS 70 Beltéri hangosítások Konferenciák Szemináriumok, Iskolai alkalmazások Élőzenei / Klub hangosítások AES 128 bites titkosítás Dinamikus frekvencia-választás Szabadalmaztatott D5 akusztika Stúdióminőség

Részletesebben

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 14. Digitális Alakzatrekonstrukció - Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01 Dr. Várady Tamás, Dr.

Részletesebben

11. Matematikai statisztika

11. Matematikai statisztika 11. Matematikai statisztika 11.1. Alapfogalmak A statisztikai minta valamely valószínűségi változóra vonatkozó véges számú független kisérlet eredménye. Ez véges sok, azonos eloszlású valószínűségi változó

Részletesebben

Passzív és aktív aluláteresztő szűrők

Passzív és aktív aluláteresztő szűrők 7. Laboratóriumi gyakorlat Passzív és aktív aluláteresztő szűrők. A gyakorlat célja: A Micro-Cap és Filterlab programok segítségével tanulmányozzuk a passzív és aktív aluláteresztő szűrők elépítését, jelátvitelét.

Részletesebben

A digitális földfelszíni mûsorszórás forráskódolási és csatornakódolási eljárásai

A digitális földfelszíni mûsorszórás forráskódolási és csatornakódolási eljárásai MÛSORSZÓRÁS A digitális földfelszíni mûsorszórás forráskódolási és csatornakódolási eljárásai LOIS LÁSZLÓ, SEBESTYÉN ÁKOS Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Híradástechnikai Tanszék {lois,

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

T52WA 15 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv

T52WA 15 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv T52WA 15 -os szélesvásznú LCD monitor Felhasználói kézikönyv Tartalom A csomag tartalma... 3 Telepítés... 4 A monitor csatlakoztatása a számítógéphez... 4 A monitor csatlakoztatása az áramforráshoz...

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata

Részletesebben

72-74. Képernyő. monitor

72-74. Képernyő. monitor 72-74 Képernyő monitor Monitorok. A monitorok szöveg és grafika megjelenítésére alkalmas kimeneti (output) eszközök. A képet képpontok (pixel) alkotják. Általános jellemzők (LCD) Képátló Képarány Felbontás

Részletesebben

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

Részletesebben

Mérési jegyzőkönyv. az ötödik méréshez

Mérési jegyzőkönyv. az ötödik méréshez Mérési jegyzőkönyv az ötödik méréshez A mérés időpontja: 2007-10-30 A mérést végezték: Nyíri Gábor kdu012 mérőcsoport A mérést vezető oktató neve: Szántó Péter A jegyzőkönyvet tartalmazó fájl neve: ikdu0125.doc

Részletesebben

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-8/2/A/KMR-29-41pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Babes-Bolyai Tudományegyetem Matematika-Informatika Kar

Babes-Bolyai Tudományegyetem Matematika-Informatika Kar Babes-Bolyai Tudományegyetem Matematika-Informatika Kar Tárgykövető robot Máté István-Zoltán Vezetőtanárok : Soós Anna, Csató Lehel Kolozsvár 2006 1.1. Bevezető: A projekt célja egy számítógép irányítású,

Részletesebben

E M5 1250 Kit fekete. A képminőséghez dedikált klasszikus stílus. Műszaki adatok. Típus. Szenzor. Képprocesszor. Szűrő

E M5 1250 Kit fekete. A képminőséghez dedikált klasszikus stílus. Műszaki adatok. Típus. Szenzor. Képprocesszor. Szűrő E M5 1250 Kit fekete Por- és cseppálló 3" átmérőjű, dönthető OLED érintőkijelző A világ leggyorsabb autofókusz rendszere Intuitív érintőképernyős kezelés A képminőséghez dedikált klasszikus stílus A csúcstechnológiás,

Részletesebben

Rövid ismertető. Modern mikroszkópiai módszerek. A mikroszkóp. A mikroszkóp. Az optikai mikroszkópia áttekintése

Rövid ismertető. Modern mikroszkópiai módszerek. A mikroszkóp. A mikroszkóp. Az optikai mikroszkópia áttekintése Rövid ismertető Modern mikroszkópiai módszerek Nyitrai Miklós 2010. március 16. A mikroszkópok csoportosítása Alapok, ismeretek A működési elvek Speciális módszerek A mikroszkópia története ld. Pdf. Minél

Részletesebben

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények Függvények Függvények értelmezése Legyen adott az A és B két nem üres halmaz. Az A halmaz minden egyes eleméhez rendeljük hozzá a B halmaz egy-egy elemét. Ez a hozzárendelés egyértelmű, és ezt a hozzárendelést

Részletesebben

A médiatechnológia alapjai

A médiatechnológia alapjai A médiatechnológia alapjai Úgy döntöttem, hogy a Szirányi oktatta előadások számonkérhetőnek tűnő lényegét kiemelem, az alapján, amit a ZH-ról mondott: rövid kérdések. A rész és az egész: összefüggések

Részletesebben

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel 11. Laboratóriumi gyakorlat A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel 1. A gyakorlat célja: Az ADC0804 és a DAC08 konverterek ismertetése, bekötése, néhány felhasználási lehetőség tanulmányozása,

Részletesebben

1.4 fejezet. RGB színrendszerek

1.4 fejezet. RGB színrendszerek 1 1.4 fejezet. RGB színrendszerek 1. sz. ábra. Számítógépes monitorról készült nagyítás Az RGB színrendszer a katódsugárcso képernyo összeadó színképzéséhez igazodik, amely a vörös, zöld és kék színeket

Részletesebben

Érettségi feladatok: Függvények 1/9

Érettségi feladatok: Függvények 1/9 Érettségi feladatok: Függvények 1/9 2003. Próba 1. Állapítsa meg a valós számok halmazán értelmezett x x 2-2x - 8 függvény zérushelyeit! 2004. Próba 3. Határozza meg a valós számok halmazán értelmezett

Részletesebben

Számítógépek felépítése, alapfogalmak

Számítógépek felépítése, alapfogalmak 2. előadás Számítógépek felépítése, alapfogalmak Lovas Szilárd SZE MTK MSZT lovas.szilard@sze.hu B607 szoba Nem reprezentatív felmérés kinek van ilyen számítógépe? Nem reprezentatív felmérés kinek van

Részletesebben

Jegyzetelési segédlet 6.

Jegyzetelési segédlet 6. Jegyzetelési segédlet 6. Informatikai rendszerelemek tárgyhoz 2009 Szerkesztett változat Géczy László Rögzítés nélküli megjelenítés eszköze a képernyő (a display, monitor, TV képernyő) fizikai alapelv

Részletesebben

A valós számok halmaza

A valós számok halmaza VA 1 A valós számok halmaza VA 2 A valós számok halmazának axiómarendszere és alapvető tulajdonságai Definíció Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti a következő axiómarendszerben

Részletesebben