slide1
Download
Skip this Video
Download Presentation
הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל הפקולטה להנדסת חשמל המעבדה לראיה ממוחשבת ומדעי התמונה

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 18

הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל הפקולטה להנדסת חשמל המעבדה לראיה ממוחשבת ומדעי התמונה - PowerPoint PPT Presentation


  • 175 Views
  • Uploaded on

הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל הפקולטה להנדסת חשמל המעבדה לראיה ממוחשבת ומדעי התמונה שחזור אות ותמונה מתוך אמפליטודה ספקטרלית מסומנת מגישים: ינון לוי ושרון קפלן מנחה: יוסי שפירא סמסטר חורף תשנ"ח מרץ 1998. תקציר.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל הפקולטה להנדסת חשמל המעבדה לראיה ממוחשבת ומדעי התמונה' - walker


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1
הטכניון - מכון טכנולוגי לישראל

הפקולטה להנדסת חשמלהמעבדה לראיה ממוחשבת ומדעי התמונה

שחזור אות ותמונה מתוךאמפליטודה ספקטרלית מסומנת

מגישים: ינון לוי ושרון קפלן

מנחה: יוסי שפירא

סמסטר חורף תשנ"ח מרץ 1998

slide2
תקציר
  • בפרוייקט זה נראה כי ניתן לייצג אות או תמונה באופן יחיד על ידי האמפליטודה הספקטרלית וסימנה של הפאזה הספקטרלית שלהם - SFTM.
  • נציג אלגוריתם לשחזור אות ותמונה מתוך האמפליטודה הספקטרלית המסומנת.
  • אלגוריתם זה נבדק ונותח על סוגי אותות ותמונות שונים. מתוך תוצאות בדיקות אלו נסיק מסקנות כלליות לגבי אופיו של האלגוריתם.
slide3
תוכן
  • מוטיבציה
  • רקע מתמטי
  • אלגוריתם השחזור
  • דוגמאות לשחזור אותות
  • אות גיאומטרי
  • אותות דו - ממדיים
  • חלוקה לבלוקים
  • סיכום
slide4
מוטיבציה
  • ייצוג אותות על ידי מידע חלקי על האות במישור התדר.
  • בתחומים שונים בפיזיקה ניתן למדוד מידע חלקי על האות בתחום התדר, בדרך כלל אתהאמפליטודה.
slide5
רקע מתמטי
  • התמרת פורייה
  • הצגה קרטזית ופולרית של ההתמרה
slide6
רקע מתמטי
  • ייצוג הסיבית של הפאזה
  • האמפליטודה המסומנת
slide7
רקע מתמטי
  • המשפט העיקרי:
  • הרחבה עבור
  • הרחבה עבור אותות רב ממדיים
slide8
אלגוריתם השחזור
  • אנו עוסקים באותות ממשיים, סופיים וסיבתיים.
  • נדרש ריפוד באפסים.
  • אילוצים במישור הזמן
  • והתדר.
slide9
אלגוריתם השחזור
  • תכונות האלגוריתם:
  • השגיאה הנומרית של ה - MATLAB.
  • אפסים על מעגל היחידה. (איור 1)
  • ריפוד באפסים. (איור 2)
slide10
דוגמאות
  • אותות גיאומטריים (איור 3):
  • השחזור מתכנס תמיד לשגיאה הנומרית.
  • ריפוד האפסים המספיק הוא פי 2.
slide11
דוגמאות
  • אותות סימטריים ואנטי סימטריים (איור 4):
  • השחזור גרוע כי אפסיו של האות הנם הפכיים צמודים.
  • גודל הריפוד משפיע על טיב ההתכנסות.
slide12
דוגמאות
  • אותות אקראיים (איור 5):
  • נקבל אקראיות בתוצאות בגלל אופי האות.
  • גודל הריפוד משפיע על התוצאות.
  • ניתן לחזות את תוצאות השחזור על פי הכלתו אלמנטים סימטריים או גיאומטריים והתפלגות האפסים על המישור המדומה.
slide13
האות הגיאומטרי
  • תכונה ייחודית של התכנסות האות הגיאומטרי היא הלינאריות של התכנסות השגיאה בסקלה לוגריתמית. (איור 6)
  • הוכחנו אנליטית כי ישנו חסם תחתון 1/2 עבור סידרה בעלת שני איברים ביחס בין שתי השגיאות הראשונות.
slide14
אותות דו - ממדיים
  • מספר קטן שלאטרציות(כ - 10) מספיק כדי להגיע לשחזור טוב מאוד מבחינת העין האנושית, למרות שאובייקטיבית השגיאה גדולה כ - 0.01.
  • הריפוד המספיק להשגת תוצאות שחזור טובות קטן (פי - 2 בלבד). (איור 7)
  • מידע רב אודות התמונה טמון ב-SFTM אותו ניתן לראות לאחראטרציה אחת. (איור 8)
slide15
חלוקה לבלוקים
  • אנו צופים כי שחזור על ידי חלוקת האות לבלוקים יהיה טוב יותר מהשחזור הרגיל. הסיבות:
  • בשחזורים אחרים, ממידע חלקי בתחום התדר (פאזה) ראינו תוצאות טובות יותר בחלוקה לבלוקים.
  • ככל שהאות קטן יותר נצפה שירכיב יותר אלמנטים גיאומטריים. (איור 9)
slide16
חלוקה לבלוקים
  • אותות חד - ממדיים:
  • אין שפור בשחזור אות אקראי. (איורים 10,11)
  • סטטיסטיקה על שורותlena.
slide17
חלוקה לבלוקים
  • אותות דו - ממדיים:
  • אין עדיפות לשחזור על ידי חלוקה לבלוקים. (איור 12)
  • תוצאות בדיקה סטטיסטית עלlena ו - simba.

lena

simba

slide18
סיכום
  • מימשנו את אלגוריתם השחזור עבור אותות חד - ממדיים ודו - ממדיים.
  • בחנו את טיב ההתכנסות עבור אותות: גיאומטריים, סימטריים, אקראיים ותמונות.
  • מצאנו תכונה ייחודית בהתכנסות אותות גיאומטריים.
  • בחנו את השחזור על ידי חלוקה לבלוקים.
ad