DZDDPZ2 Pořizování dat. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "DZDDPZ2 Pořizování dat. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava"

Transkript

1 DZDDPZ2 Pořizování dat Doc. Dr. Ing. Jiří Horák - Ing. Tomáš Peňáz, PhD. Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

2 Pořizujeme data, která popisují množství zářivé energie odražené nebo emitované od zemského povrchu 2 technologické postupy: Registrace změn způsobených chemickou reakcí (fotografické kamery, konvenční metody) Registrace změn elektrických veličin (radiometry, nekonvenční metody)

3 Přístrojové parametry Potřebujeme je znát pro zpracování a interpretaci získaných dat Zahrnují: Čas snímání Vlnová délka (interval) použitého elmag. záření Polarizace použitého elmag. záření Geometrie měření Parametry přístroje (ohnisková vzdálenost, zorné pole, )

4 Typy měření Multispektrální ve více částech spektra Multitemporální ve více časových okamžicích Multipolarizační ve více kombinacích vysílání/přijímání polarizovaného záření (HH, HV, VH, VV) Hyperspektrální Ultraspektrální

5 Multispektrální: Paralelní současně se měří na více vlnových délkách Sekvenční - postupně se měří na více vlnových délkách musí být stacionární (nemění se místo snímání)

6 Z hlediska pohybu při měření Stacionární Nestacionární měření na linii (trasovací měření, např. výšky letu), měření v ploše zobrazující radiometry, skenery, které registrují záření z míst podél osy letu i napříč, výsledkem je obraz

7 Měření v ploše Obrazový záznam (nebo převod na něj) Prostorová rozlišovací schopnost přístroje Pixel Počet čar/1 mm

8

9 Elektronický (elektrooptický) skener Řádkové nebo maticové pole detektorů v ohniskové rovině objektivu Každé čidlo průběžně registruje záření z plochy 1 pixelu, která plošně navazuje na území snímané sousedním čidlem Řádka orientovaná kolmo na směr letu = stírací skener Zpravidla along-track scanner (posun zorného pole ve směru pohybu nosiče => podélné snímání)

10 CCD detektory Řádově jednotky μm Maticové uspořádání výhody větší citlivost vyšší radiometrické rozlišení větší spolehlivost - chybí mechanická část nevýhody potřeba kalibrace senzorů každý zvlášť příklady SPOT HRV IRS MOMS

11 Popis naměřeného souboru dat Měříme radiometrickou veličinu f v místě (x,y), která závisí na: čase t, vlnové délce λ, polarizační rovině p. Zapisujeme jako f m (x,y), označujeme jako obrazová funkce. Její funkční hodnoty jsou obrazovými daty a celý soubor je obraz. Zobrazování = vizualizace Máme-li více hodnot na stejném místě -> vícerozměrný soubor: Multispektrální Multitemporální Multipolarizační

12 Dobrovolný

13 Hlavní problémy obrazových dat 1. Ztráta informace při perspektivním zobrazení původně trojrozměrné scény do dvojrozměrné roviny čidla kamery. Všechny body na polopřímce dané bodem v obrazové rovině ve směru od středu promítání se zobrazí právě do bodu. 2. Komplikovaný a nejednoznačný vztah mezi měřenou radiometrickou veličinou (zář) a vlastnostmi scény, resp. objektů ve scéně. Závisí na druhových a stavových charakteristikách, poloze a vlastnostech zdrojů záření, orientaci vůči senzoru, čase, části elmag spektra, způsobu digitalizace. 3. Veliké množství obrazových dat 4. Šum, který je v obraze vždy přítomen 5. Vztah mezi pozorovaným detailem a zjišťovaným celkem. Algoritmy zpracování obrazu často pracují v malém okně. upraveno podle Linka et al.

14 Reprezentace obrazu Reprezentace obrazu podle počítačového vidění: 1. Nejnižší úrovní reprezentace jsou digitální obrazy, které mají podobu obrazových dat, tj. celočíselné matice s údaji o jasu v příslušných bodech. 2. Druhou úrovní reprezentace jsou příznaky. Části obrazu jsou spojeny do skupin, které pravděpodobně patří k jednotlivým objektům. 3. Třetí úrovní reprezentace jsou objekty, které jsou výsledkem segmentace. 4. Nejvyšší úrovní reprezentace obrazových dat jsou relační modely, které postihují kvantitativní i kvalitativní vlastnosti objektů v obraze. Linka et al.

15 Dobrovolný

16 Vzorkování obrazu 1. Určení intervalu vzorkování vzdálenost mezi nejbližšími vzorkovacími body v obraze. řeší Shannonova věta o vzorkování: vzorkovací frekvence musí být alespoň dvakrát větší než nejvyšší zajímavá frekvence ve vzorkovaném signálu. přirozená fyzikální interpretace: interval vzorkování se musí volit tak, aby byl menší nebo rovný polovině rozměru nejmenších detailů v obraze. Při zpracování obrazů je rozumné vzorkovat alespoň 5-krát jemněji než je teoretická mez daná vzorkovací větou. 2. Výběr vzorkovací mřížky plošné uspořádání bodů při vzorkování. Zpravidla pravidelná mřížka. Existují jen tři pravidelné mnohoúhelníky, jejichž síť úplně pokrývá rovinu, a to rovnostranné trojúhelníky, čtverce a pravidelné šestiúhelníky.

17 Kvantování obrazu Kvantování obrazové funkce. Amplituda ve vzorkovaném obraze musí být pro zpracování počítačem vyjádřena jako digitální údaj. Počet kvantovacích úrovní musí být dostatečně velký, aby byly přesně vyjádřeny jemné detaily obrazu. Zpravidla kvantování do k stejných intervalů. Obrazová funkce má omezený obor hodnot. Podle konvence odpovídá v monochromatickém obrazu nejnižší hodnota černé a nejvyšší bílé. Mezihodnoty odpovídají různým stupňům šedi.

18 Digitální obrazová data

19 Histogram Udává frekvenci výskytu jednotlivých hodnot obrazové funkce Nikdy není rovnoměrný, protože nejsou ani jednotlivé typy povrchu stejně zastoupeny na snímku (kromě vodních ploch )

20 Digitální obrazová data uložena v tzv. rastrových souborech (image files) na paměťových mediích počítače obrazový element pixel nebo pel (picture element)

21 Číselné hodnoty obrazu číselné hodnoty (data file values) uloženy v tzv. rastrových souborech (image files), na paměťových mediích počítače hodnota DN (digital number) číselná hodnota pro jednotlivý obrazový element vyjadřuje hodnotu statistického znaku průměrná hodnota pro plochu reprezentovanou jedním obrazovým prvkem statistický soubor (n-rozměrný)

22 Dobrovolný

23

24 Členění digitálního obrazu obrazový element (pixel) - představuje horizontální strukturování dat uvnitř souboru obrazové pásmo (band, layer) - představuje vertikální strukturování dat uvnitř souboru

25 Dobrovolný

26 Dobrovolný

27 Dobrovolný

28 Dobrovolný

29 Dobrovolný

30 Dobrovolný

31 Základní manipulace s rastrovými obrazy Úprava velikosti rastru EDA průzkumová analýza dat

32 Zvětšení, zmenšení rastrového obrazu angl. Image Reduction and Magnification obvyklé operace zvýšení počtu řádků a sloupců

33 Snížení počtu řádků a sloupců angl. image reduction teoretický postup prakticky převzorkování Landsat TM data of Charleston originální obraz počet řádků a sloupců obraz ½ počet ¼ počet ⅛ počet

34 Zvýšení počtu řádků a sloupců angl. Image Magnification operace Zoom-In, Zoom-Out Převzorkování (viz další kapitola)

35 Profilové charakteristiky angl. profiles, transects podávají informace o DN pixelů umožňují alternativní pohled na digitální rastrový obraz profily: spektrální prostorové plošné

36 angl. spectral profiles Spektrální profily křivky spektrálního chování informace o DN vybraného pixelu ve více pásmech význam především pro hyperspektrální data SW vykreslí spektrální profil nebo profily po výběru konkrétního pixelu či konkrétních pixelů ukázka v prostředí ERDAS Imagine

37 Spektrální profily

38 Spektrální profily

39 angl. spatial profiles Prostorové profily informace o DN vybrané množiny pixelů zvoleného pásma výběr pixelů na pomocí uživatelem vyznačené linie pásmo volí rovněž uživatel ukázka prostorového profilu v oblasti zatopené štěrkovny u Hlučína pro pásma G-R-NIR SPOT XS (prostředí ERDAS Imagine)

40 Prostorové profily

41 Prostorové profily

42 Prostorové profily

43 Prostorové profily

44 Profily povrchu obrazového rastru angl. surface profiles informace o DN vybraných pixelů zvoleného pásma výběr pixelů s pomocí pravoúhelníku vyznačeného uživatelem ukázky profilu povrchu obrazového rastru v oblasti zatopené štěrkovny u Hlučína pro pásma G-R-NIR SPOT XS (prostředí ERDAS Imagine)

45 Plošné profily

46 Plošné profily

47 Plošné profily

48 Plošné profily

49 Oblasti obrazu Oblast je tedy množina takových pixelů, že každá dvojice pixlů tvoří dvojici souvislých pixelů (dva pixely mezi nimiž existuje cesta) K oblasti lze připojit atributy, které se získají při interpretaci obrazu. některé oblasti obrazu lze označit za objekty segmentace obrazu - postup udávající, která oblast bude chápána jako objekt v příslušném modelovém světě

50 Paradoxy souvislosti digitalizovaného obrazu 1. Představme si úsečku v digitálním obraze se sklonem 45. Při uvažování 4-okolí je však v každém obrazovém elementu nesouvislá. Protíná-li úsečku jiná úsečka, může nastat situace, že buď mají (průsečík vlevo dole), nebo nemají (průsečík vpravo nahoře) společný bod. 2. Z Euklidovské geometrie je známo, že uzavřená křivka (např. kružnice) dělí rovinu na dvě nesouvislé části. V obrazech digitalizovaných ve čtvercové mřížce lze vést ve čtvercovém rastru z "vnitřku" uzavřené křivky souvislou čáru do "vnějšku", aniž tato protne uzavřenou křivku (nemá s ní společný bod). To však znamená, že "vnitřek" i "vnějšek" uzavřené křivky jsou jedinou oblastí, neboť mezi nimi existuje cesta.

51 Hranice oblasti Hranice oblasti je množina všech pixelů oblasti, z nichž každý má alespoň jednoho souseda, který nepatří do oblasti. Hranice oblasti odpovídá intuitivní představě bodů na samém okraji oblasti. V matematické abstrakci, kterou poskytuje spojitá obrazová funkce, je hranice nekonečně tenká. V digitálním obraze, pokud je hranice chápána jako složená z pixelů, je třeba rozlišit vnitřní a vnější hranici. Vnitřní hranice potom odpovídá předchozí definici hranice. Vnější hranice by byla hranicí pozadí, tj. množinového doplňku k oblastem. k lepší definici hranice vede topologie zavedená pomocí celulárních komplexů. Odpovídá lépe představě zavedené ve spojité matematice, kde má hranice nulovou tloušťku.

52 Konvexní obal Konvexní obal objektu je nejmenší oblast obsahující objekt taková, že každé dva body oblasti mohou být spojeny úsečkou, jejíž všechny body patří do oblasti. Konvexní obal se může použít pro popis tvaru objektů (oblastí). Množině bodů uvnitř konvexního obalu, které objektu nepatří, se říká deficit konvexnosti objektu. Existují dva druhy deficitu konvexnosti: První tzv. jezera jsou plně ohraničena objektem. Druhé tzv. zálivy leží mezi konvexním obalem a objektem. V některých aplikacích se objekty popisují pomocí konvexního obalu, jezer a zálivů. Pro diskrétní mřížku musíme poněkud modifikovat význam konvexního obalu, aby si definice zachovala předchozí smysl. Objekty jako trojúhelníky a kružnice je třeba považovat za konvexní, i když jejich hranice mají schodovitý charakter.

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová

Grafika na počítači. Bc. Veronika Tomsová Grafika na počítači Bc. Veronika Tomsová Proces zpracování obrazu Proces zpracování obrazu 1. Snímání obrazu 2. Digitalizace obrazu převod spojitého signálu na matici čísel reprezentující obraz 3. Předzpracování

Více

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4

ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4 ZPRACOVÁNÍ OBRAZU přednáška 4 Vít Lédl vit.ledl@tul.cz TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/07.0247,

Více

DPZ Dálkový Průzkum Země. Luděk Augusta Aug007, Vojtěch Lysoněk Lys034

DPZ Dálkový Průzkum Země. Luděk Augusta Aug007, Vojtěch Lysoněk Lys034 DPZ Dálkový Průzkum Země 1 Obsah Úvod Historie DPZ Techniky DPZ Ukázky 2 DPZ znamená Dálkový průzkum Země nám dává informace o vlastnostech objektů na zemském povrchu s využitím informací získaných v globálním

Více

DPZ - IIa Radiometrické základy

DPZ - IIa Radiometrické základy DPZ - IIa Radiometrické základy Ing. Tomáš Dolanský Definice DPZ DPZ = dálkový průzkum Země Remote Sensing (Angl.) Fernerkundung (Něm.) Teledetection (Fr.) Informace o objektu získává bezkontaktním měřením

Více

Anotace předmětu. Dálkový průzkum Země. Odkazy. Literatura. Definice DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

Anotace předmětu. Dálkový průzkum Země. Odkazy. Literatura. Definice DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Anotace předmětu Dálkový průzkum Země Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Elektromagnetické záření, elektromagnetické spektrum. Radiometrické veličiny. Zdroje záření. Interakce

Více

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí RASTR RASTROVÉ ANALÝZY

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí RASTR RASTROVÉ ANALÝZY SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí RASTR RASTROVÉ ANALÝZY TYPY PROSTOROVÝCH OBJEKTŮ Vektorová data geometrie prostorových objektů je vyjádřena za použití geometrických elementů základními

Více

DIGITÁLNÍ OBRAZ. Obrázky (popř. slajdy) převzaty od

DIGITÁLNÍ OBRAZ. Obrázky (popř. slajdy) převzaty od DIGITÁLNÍ OBRAZ JANA ŠTANCLOVÁ jana.stanclova@ruk.cuni.cz Obrázky (popř. slajdy) převzaty od RNDr. Josef Pelikán, CSc., KSVI MFF UK Obsah fáze zpracování obrazu reprezentace obrazu digitalizace obrazu

Více

CT-prostorové rozlišení a citlivost z

CT-prostorové rozlišení a citlivost z CT-prostorové rozlišení a citlivost z Doc.RNDr. Roman Kubínek, CSc. Předmět: lékařská přístrojová fyzika Prostorové rozlišení a citlivost z Prostorové rozlišení význam vyjádření rozlišení měření rozlišení

Více

Digitální fotogrammetrie

Digitální fotogrammetrie Osnova prezentace Definice Sběr dat Zpracování dat Metody Princip Aplikace Definice Fotogrammetrie je umění, věda a technika získávání informací o fyzických objektech a prostředí skrz proces zaznamenávání,

Více

Nekonvenční metody snímání zemského povrchu

Nekonvenční metody snímání zemského povrchu Specifika nekonvenčních metod Nekonvenční metody snímání zemského povrchu Odlišná technika vytváření obrazu - obraz je vytvářen postupně po jednotlivých obrazových prvcích (pixelech) Velké spektrální rozlišení.

Více

Rastrová reprezentace

Rastrová reprezentace Rastrová reprezentace Zaměřuje se na lokalitu jako na celek Používá se pro reprezentaci jevů, které plošně pokrývají celou oblast, případně se i spojitě mění. Používá se i pro rasterizované vektorové vrstvy,

Více

ZPRACOVÁNÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU

ZPRACOVÁNÍ DAT DÁLKOVÉHO PRŮZKUMU A - zdroj záření B - záření v atmosféře C - interakce s objektem D - změření záření přístrojem E - přenos, příjem dat F - zpracování dat G - využití informace v aplikaci Typ informace získávaný DPZ - vnitřní

Více

ÚLOHY S POLYGONEM. Polygon řetězec úseček, poslední bod je totožný s prvním. 6 bodů: X1, Y1 až X6,Y6 Y1=X6, Y1=Y6 STANOVENÍ PLOCHY JEDNOHO POLYGONU

ÚLOHY S POLYGONEM. Polygon řetězec úseček, poslední bod je totožný s prvním. 6 bodů: X1, Y1 až X6,Y6 Y1=X6, Y1=Y6 STANOVENÍ PLOCHY JEDNOHO POLYGONU ÚLOHY S POLYGONEM Polygon řetězec úseček, poslední bod je totožný s prvním 6 bodů: X1, Y1 až X6,Y6 Y1=X6, Y1=Y6 STANOVENÍ PLOCHY JEDNOHO POLYGONU 3 úsečky (segmenty) v horní části 2 úsečky ve spodní části

Více

Digitální obraz, základní pojmy

Digitální obraz, základní pojmy Digitální obraz, základní pojmy Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Centrum strojového vnímání (přemosťuje skupiny z) Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky Fakulta elektrotechnická,

Více

13 Barvy a úpravy rastrového

13 Barvy a úpravy rastrového 13 Barvy a úpravy rastrového Studijní cíl Tento blok je věnován základním metodám pro úpravu rastrového obrazu, jako je např. otočení, horizontální a vertikální překlopení. Dále budo vysvětleny různé metody

Více

GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1

GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU. Veronika Berková 1 GIS ANALÝZA VLIVU DÁLNIČNÍ SÍTĚ NA OKOLNÍ KRAJINU Veronika Berková 1 1 Katedra mapování a kartografie, Fakulta stavební, ČVUT, Thákurova 7, 166 29, Praha, ČR veronika.berkova@fsv.cvut.cz Abstrakt. Metody

Více

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY

PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY Název tématického celku: PRINCIPY POČÍTAČOVÉ GRAFIKY metodický list č. 1 Cíl: Barvy v počítačové grafice Základním cílem tohoto tematického celku je seznámení se základními reprezentacemi barev a barevnými

Více

1. Základy teorie přenosu informací

1. Základy teorie přenosu informací 1. Základy teorie přenosu informací Úvodem citát o pojmu informace Informace je název pro obsah toho, co se vymění s vnějším světem, když se mu přizpůsobujeme a působíme na něj svým přizpůsobováním. N.

Více

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země

Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země Ing. Jiří Fejfar, Ph.D. Dálkový průzkum Země strana 2 Co je DPZ Dálkový průzkum je umění rozdělit svět na množství malých barevných čtverečků, se kterými si lze hrát na počítači a odhalovat jejich neuvěřitelný

Více

1. Polotóny, tisk šedých úrovní

1. Polotóny, tisk šedých úrovní 1. Polotóny, tisk šedých úrovní Studijní cíl Tento blok kurzu je věnován problematice principu tisku polotónů a šedých úrovní v oblasti počítačové grafiky. Doba nutná k nastudování 2 hodiny 1.1 Základní

Více

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál )

Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) Digitalizace signálu v čase Digitalizace převod AS DS (analogový diskrétní signál ) v amplitudě Obvykle převod spojité předlohy (reality) f 1 (t/x,...), f 2 ()... připomenutí Digitalizace: 1. vzorkování

Více

Optika pro mikroskopii materiálů I

Optika pro mikroskopii materiálů I Optika pro mikroskopii materiálů I Jan.Machacek@vscht.cz Ústav skla a keramiky VŠCHT Praha +42-0- 22044-4151 Osnova přednášky Základní pojmy optiky Odraz a lom světla Interference, ohyb a rozlišení optických

Více

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a

Více

DPZ10 Radar, lidar. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

DPZ10 Radar, lidar. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava DPZ10 Radar, lidar Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava RADAR SRTM Shuttle Radar Topography Mission. Endeavour, 2000 Dobrovolný Hlavní anténa v nákladovém prostoru, 2. na stožáru

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2014/2015 tm-ch-spec. 1.p 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a

Více

Základní pojmy Zobrazení zrcadlem, Zobrazení čočkou Lidské oko, Optické přístroje

Základní pojmy Zobrazení zrcadlem, Zobrazení čočkou Lidské oko, Optické přístroje Optické zobrazování Základní pojmy Zobrazení zrcadlem, Zobrazení čočkou Lidské oko, Optické přístroje Základní pojmy Optické zobrazování - pomocí paprskové (geometrické) optiky - využívá model světelného

Více

GIS Geografické informační systémy

GIS Geografické informační systémy GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu

Více

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.

Grafy. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. 6 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info množina vrcholů a množina hran hrana vždy spojuje

Více

Reprezentace bodu, zobrazení

Reprezentace bodu, zobrazení Reprezentace bodu, zobrazení Ing. Jan Buriánek VOŠ a SŠSE P9 Jan.Burianek@gmail.com Obsah Témata Základní dělení grafických elementů Rastrový vs. vektorový obraz Rozlišení Interpolace Aliasing, moiré Zdroje

Více

DIGITÁLNÍ ORTOFOTO. SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník

DIGITÁLNÍ ORTOFOTO. SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník DIGITÁLNÍ ORTOFOTO SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník DIGITÁLNÍ SNÍMEK Ortofotomapa se skládá ze všech prvků, které byly v době expozice přítomné na povrchu snímkované oblasti.

Více

Voronoiův diagram. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

Voronoiův diagram. RNDr. Petra Surynková, Ph.D. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta 12 RNDr., Ph.D. Katedra didaktiky matematiky Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta petra.surynkova@mff.cuni.cz http://surynkova.info Definice V( P) nad množinou bodů P { p v rovině 1,

Více

Matematická morfologie

Matematická morfologie / 35 Matematická morfologie Karel Horák Rozvrh přednášky:. Úvod. 2. Dilatace. 3. Eroze. 4. Uzavření. 5. Otevření. 6. Skelet. 7. Tref či miň. 8. Ztenčování. 9. Zesilování..Golayova abeceda. 2 / 35 Matematická

Více

DPZ Dálkový průzkum Země. Lukáš Kamp, KAM077

DPZ Dálkový průzkum Země. Lukáš Kamp, KAM077 DPZ Dálkový průzkum Země Lukáš Kamp, KAM077 Dálkový průzkum Země je věda i umění získávat užitečné informace o objektech, plochách či jevech prostřednictvím dat měřených na zařízeních, která s těmito zkoumanými

Více

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11 Aplikace UNS při rozpoznání obrazů Základní úloha segmentace obrazu rozdělení obrazu do několika významných oblastí klasifikační úloha, clusterová analýza target Metody Kohonenova metoda KSOM Kohonenova

Více

11 Zobrazování objektů 3D grafiky

11 Zobrazování objektů 3D grafiky 11 Zobrazování objektů 3D grafiky Studijní cíl Tento blok je věnován základním algoritmům zobrazení 3D grafiky. Postupně budou probrány základní metody projekce kolmé promítání, rovnoběžné promítání a

Více

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010

Ing. Jan Buriánek. Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Jan Buriánek, 2010 Ing. Jan Buriánek (ČVUT FIT) Reprezentace bodu a zobrazení BI-MGA, 2010, Přednáška 2 1/33 Ing. Jan Buriánek Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické

Více

Zpracování signálu a obrazu. Pracovní verze skripta v tisku pro studenty

Zpracování signálu a obrazu. Pracovní verze skripta v tisku pro studenty Zpracování signálu a obrazu Pracovní verze skripta v tisku pro studenty FEL ČVUT Václav Hlaváč, Miloš Sedláček Elektrotechnická fakulta ČVUT v Praze {hlavac,sedlacem}@fel.cvut.cz 7. prosince 1999 Předmluva

Více

stabilní základna pro skener na zemi, ve vzduchu, v kosmu na oběžné dráze

stabilní základna pro skener na zemi, ve vzduchu, v kosmu na oběžné dráze NOSIČE stabilní základna pro skener na zemi, ve vzduchu, v kosmu na oběžné dráze Na zemi: podrobná informace o povrchu (oproti leteckému nebo kosmickému nosiči) základna: žebřík, lešení, vysoká budova,

Více

Světlo jako elektromagnetické záření

Světlo jako elektromagnetické záření Světlo jako elektromagnetické záření Základní pojmy: Homogenní prostředí prostředí, jehož dané vlastnosti jsou ve všech místech v prostředí stejné. Izotropní prostředí prostředí, jehož dané vlastnosti

Více

Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny

Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny Využití letecké fotogrammetrie pro sledování historického vývoje krajiny Jitka Elznicová Katedra informatiky a geoinformatiky Fakulta životního prostředí Univerzita J.E.Purkyně v Ústí nad Labem Letecké

Více

Videosignál. A3M38VBM ČVUT- FEL, katedra měření, přednášející Jan Fischer. Před. A3M38VBM, 2015 J. Fischer, kat. měření, ČVUT FEL, Praha

Videosignál. A3M38VBM ČVUT- FEL, katedra měření, přednášející Jan Fischer. Před. A3M38VBM, 2015 J. Fischer, kat. měření, ČVUT FEL, Praha Videosignál A3M38VBM ČVUT- FEL, katedra měření, přednášející Jan Fischer 1 Základ CCTV Základ - CCTV (uzavřený televizní okruh) Řetězec - snímač obrazu (kamera) zobrazovací jednotka (CRT monitor) postupné

Více

Pořízení rastrového obrazu

Pořízení rastrového obrazu Pořízení rastrového obrazu Poznámky k předmětu POČÍTAČOVÁ GRAFIKA Martina Mudrová duben 2006 Úvod Nejčastější metody pořízení rastrového obrazu: digitální fotografie skenování rasterizace vektorových obrázků

Více

Obraz matematický objekt. Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R

Obraz matematický objekt. Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R Obraz matematický objekt Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R Obraz matematický objekt Spojitý obraz f c : (Ω c R 2 ) R Diskrétní obraz f d : (Ω {0... n 1 } {0... n 2 }) {0... f max } Obraz matematický objekt

Více

Omezení barevného prostoru

Omezení barevného prostoru Úpravy obrazu Omezení barevného prostoru Omezení počtu barev v obraze při zachování obrazového vjemu z obrazu Vytváření barevné palety v některých souborových formátech Různé filtry v grafických programech

Více

Úvod do zpracování signálů

Úvod do zpracování signálů 1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování

Více

Č ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata. Co je DPZ?

Č ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata. Co je DPZ? DPZ Č ást 1 Základníprincipy, senzory, multispektrálnídata Co je DPZ? Dálkový průzkum získávání informacío objektech na dálku, tj. bez přímého kontaktu se zkoumaný mi jevy a procesy. upraveno podle Lillesand

Více

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery Obrazové snímače a televizní kamery Prof. Ing. Václav Říčný, CSc. Současná televizní technika a videotechnika kurz U3V Program semináře a cvičení Snímače obrazových signálů akumulační a neakumulační. Monolitické

Více

Obrazové snímače a televizní kamery

Obrazové snímače a televizní kamery Obrazové snímače a televizní kamery Prof. Ing. Václav Říčný, CSc. Současná televizní technika a videotechnika kurz U3V Program semináře a cvičení Snímače obrazových signálů akumulační a neakumulační. Monolitické

Více

GIS Geografické informační systémy

GIS Geografické informační systémy GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu

Více

DZDDPZ3 Digitální zpracování obrazových dat DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

DZDDPZ3 Digitální zpracování obrazových dat DPZ. Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava DZDDPZ3 Digitální zpracování obrazových dat DPZ Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Digitální zpracování obrazových dat DPZ Předzpracování (rektifikace a restaurace) Geometrické

Více

Ludolfovo číslo přepočítá z diskrétního do Euklidova prostoru - 1

Ludolfovo číslo přepočítá z diskrétního do Euklidova prostoru - 1 Ludolfovo číslo přepočítá z diskrétního do Euklidova prostoru - 1 Bohumír Tichánek 7 Práce zdůvodňuje způsob využití Ludolfova čísla při převodu bodu, a to z diskrétního do Euklidova prostoru. Tím se bod

Více

Úvod do GIS. Prostorová data II. část. Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium.

Úvod do GIS. Prostorová data II. část. Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium. Úvod do GIS Prostorová data II. část Pouze podkladová prezentace k přednáškám, nejedná se o studijní materiál pro samostatné studium. Karel Jedlička Prostorová data Analogová prostorová data Digitální

Více

Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková

Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková Možnosti podpory plošné inventarizace kontaminovaných míst interpretací multi- a hyperspektrálního snímkování Jana Petruchová Lenka Jirásková Praha 13.6.2012 Multispektrální data cíl ověření vhodnosti

Více

Zobrazování těles. problematika geometrického modelování. základní typy modelů. datové reprezentace modelů základní metody geometrického modelování

Zobrazování těles. problematika geometrického modelování. základní typy modelů. datové reprezentace modelů základní metody geometrického modelování problematika geometrického modelování manifold, Eulerova rovnost základní typy modelů hranový model stěnový model objemový model datové reprezentace modelů základní metody geometrického modelování těleso

Více

Geometrické vyhledávání

Geometrické vyhledávání mnohoúhelníky a jejich vlastnosti lokalizace bodu vůči konvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či vnější lokalizace bodu vůči nekonvexnímu mnohoúhelníku rozhodnutí, zda je bod vnitřní či

Více

Zvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku

Zvuk. 1. základní kmitání. 2. šíření zvuku Zvuk 1. základní kmitání - vzduchem se šíří tlakové vzruchy (vzruchová vlna), zvuk je systémem zhuštěnin a zředěnin - podstatou zvuku je kmitání zdroje zvuku a tím způsobené podélné vlnění elastického

Více

Zpracování astronomických snímků (Část: Objekty sluneční soustavy) Obsah: I. Vliv atmosféry na pozorovaný obraz II. Základy pořizování snímků planet

Zpracování astronomických snímků (Část: Objekty sluneční soustavy) Obsah: I. Vliv atmosféry na pozorovaný obraz II. Základy pořizování snímků planet Zpracování astronomických snímků (Část: Objekty sluneční soustavy) Obsah: I. Vliv atmosféry na pozorovaný obraz II. Základy pořizování snímků planet Zdeněk ŘEHOŘ III. Zpracování snímků planet IV. Příklady

Více

M I K R O S K O P I E

M I K R O S K O P I E Inovace předmětu KBB/MIK SVĚTELNÁ A ELEKTRONOVÁ M I K R O S K O P I E Rozvoj a internacionalizace chemických a biologických studijních programů na Univerzitě Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0066

Více

Charakteristiky optického záření

Charakteristiky optického záření Fyzika III - Optika Charakteristiky optického záření / 1 Charakteristiky optického záření 1. Spektrální charakteristika vychází se z rovinné harmonické vlny jako elementu elektromagnetického pole : primární

Více

Metodické listy pro kombinované studium předmětu. B_PPG Principy počítačové grafiky

Metodické listy pro kombinované studium předmětu. B_PPG Principy počítačové grafiky Metodické listy pro kombinované studium předmětu B_PPG Principy počítačové grafiky Metodický list č. l Název tématického celku: BARVY V POČÍTAČOVÉ GRAFICE Cíl: Základním cílem tohoto tematického celku

Více

Dálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled)

Dálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled) Dálkový průzkum Země (úvod, základní pojmy, historický přehled) Základní východiska Dálkový průzkum získávání informací o objektech na dálku. Vychází z těchto předpokladů: Petr Dobrovolný Geografický ústav

Více

ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ

ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ ELEKTROMAGNETICKÉ SPEKTRUM PRO POTŘEBY DPZ Ultrafialové záření UV 0,1-0,4 μm Viditelné záření VIS 0,4-0,7 μm Infračervené blízké záření NIR 0,7-1,4 μm Infračervené střední záření MIR 1,4-3 μm Tepelné záření

Více

7. Geografické informační systémy.

7. Geografické informační systémy. 7. Geografické informační systémy. 154GEY2 Geodézie 2 7.1 Definice 7.2 Komponenty GIS 7.3 Možnosti GIS 7.4 Datové modely GIS 7.5 Přístup k prostorovým datům 7.6 Topologie 7.7 Vektorové datové modely 7.8

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh Algoritmizace prostorových úloh Vektorová data Daniela Szturcová Prostorová data Geoobjekt entita definovaná v prostoru. Znalost jeho identifikace, lokalizace umístění v prostoru, vlastností vlastních

Více

Úkoly. 1 Teoretický úvod. 1.1 Mikroskop

Úkoly. 1 Teoretický úvod. 1.1 Mikroskop Úkoly 1. Z přiložených objektivů vyberte dva, použijte je jako lupy a změřte jejich zvětšení a zorná pole přímou metodou. Odhadněte maximální chyby měření. 2. Změřte zvětšení a zorná pole mikroskopu pro

Více

8. přednáška z předmětu GIS1 Rastrový datový model a mapová algebra

8. přednáška z předmětu GIS1 Rastrový datový model a mapová algebra 8. přednáška z předmětu GIS1 Rastrový datový model a mapová algebra Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI,

Více

DZDDPZ1 - Fyzikální základy DPZ (opakování) Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava

DZDDPZ1 - Fyzikální základy DPZ (opakování) Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava DZDDPZ1 - Fyzikální základy DPZ (opakování) Doc. Dr. Ing. Jiří Horák Institut geoinformatiky VŠB-TU Ostrava Elektromagnetické záření Nositelem informace v DPZ je EMZ elmag vlna zvláštní případ elmag pole,

Více

DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE

DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE DIGITÁLNÍ FOTOGRAFIE Petr Vaněček, katedra informatiky a výpočetní techniky Fakulta aplikovaných věd, Západočeská univerzita v Plzni 19. listopadu 2009 1888, Geroge Eastman You press the button, we do

Více

TERMOGRAFICKÉ MĚŘENÍ LOPATEK ROTAČNÍHO STROJE "FROTOR"

TERMOGRAFICKÉ MĚŘENÍ LOPATEK ROTAČNÍHO STROJE FROTOR TERMOMECHANIKA TECHNOLOGICKÝCH PROCESŮ VÝZKUMNÁ ZPRÁVA TERMOGRAFICKÉ MĚŘENÍ LOPATEK ROTAČNÍHO STROJE "FROTOR" Autoři: Ing. Pavel Litoš Ing. Jiří Tesař Číslo projektu: Číslo zprávy: Odpovědný pracovník

Více

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH Elias Tomeh / Snímek 1

doc. Dr. Ing. Elias TOMEH   Elias Tomeh / Snímek 1 doc. Dr. Ing. Elias TOMEH e-mail: elias.tomeh@tul.cz Elias Tomeh / Snímek 1 Frekvenční spektrum Dělení frekvenčního pásma (počet čar) Průměrování Časovou váhovou funkci Elias Tomeh / Snímek 2 Vzorkovací

Více

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D.

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. 9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Lehký úvod Digitální modely terénu jsou dnes v geoinformačních systémech

Více

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/ Množiny, funkce

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/ Množiny, funkce Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018 2. Množiny, funkce MNOŽIN, ZÁKLDNÍ POJMY Pojem množiny patří v matematice ke stěžejním. Nelze jej zavést ve formě definice pomocí

Více

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník DIGITÁLNÍ SNÍMEK DIGITÁLNÍ KAMERY A SKENERY

SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník DIGITÁLNÍ SNÍMEK DIGITÁLNÍ KAMERY A SKENERY SPŠS Č.Budějovice Obor Geodézie a Katastr nemovitostí 4.ročník DIGITÁLNÍ SNÍMEK DIGITÁLNÍ KAMERY A SKENERY DIGITÁLNÍ SNÍMEK Digitální obraz vzniká 1.Přímo v digitální podobě primární získání digitálního

Více

Text úlohy. Která barva nepatří do základních barev prostoru RGB? Vyberte jednu z nabízených možností: a. Černá b. Červená c. Modrá d.

Text úlohy. Která barva nepatří do základních barev prostoru RGB? Vyberte jednu z nabízených možností: a. Černá b. Červená c. Modrá d. Úloha 1 Která barva nepatří do základních barev prostoru RGB? a. Černá b. Červená c. Modrá d. Zelená Úloha 2 V rovině je dán NEKONVEXNÍ n-úhelník a bod A. Pokud paprsek (polopřímka) vedený z tohoto bodu

Více

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13.

Grafy. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava. Prezentace ke dni 13. Grafy doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 13. března 2017 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Grafy 104 / 309 Osnova přednášky Grafy

Více

POČÍTAČOVÁ GRAFIKA VEKTOROVÁ GRAFIKA VÍCENÁSOBNÉ KOPÍROVÁNÍ

POČÍTAČOVÁ GRAFIKA VEKTOROVÁ GRAFIKA VÍCENÁSOBNÉ KOPÍROVÁNÍ POČÍTAČOVÁ GRAFIKA VEKTOROVÁ GRAFIKA VÍCENÁSOBNÉ KOPÍROVÁNÍ VÍCENÁSOBNÉ KOPÍROVÁNÍ Kopírování jednoho prvku je častá činnost v mnoha editorech. Vícenásobné kopírování znamená opakování jednoho prvku v

Více

VY_32_INOVACE_E 15 03

VY_32_INOVACE_E 15 03 Název a adresa školy: Střední škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková organizace, Praskova 399/8, Opava, 746 01 Název operačního programu: OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, oblast podpory

Více

VY_32_INOVACE_INF.10. Grafika v IT

VY_32_INOVACE_INF.10. Grafika v IT VY_32_INOVACE_INF.10 Grafika v IT Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Jiří Kalous Základní a mateřská škola Bělá nad Radbuzou, 2011 GRAFIKA Grafika ve smyslu umělecké grafiky

Více

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu Digitální modely terénu jsou dnes v geoinformačních systémech hojně využívány pro různé účely. Naměřená terénní data jsou často zpracována do podoby

Více

Dálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789

Dálkový průzkum Země DPZ. Zdeněk Janoš JAN789 Dálkový průzkum Země DPZ Zdeněk Janoš JAN789 Obsah: Úvod Co je DPZ (Dálkový Průzkum Země) Historie DPZ Rozdělení metod DPZ Využití DPZ Projekty využívající data DPZ Současné družicové systémy Zdroje Závěr

Více

Geometrické transformace

Geometrické transformace 1/15 Předzpracování v prostoru obrazů Geometrické transformace Václav Hlaváč, Jan Kybic Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/

Více

1.1 Základní pojmy prostorové geometrie. Předmětem studia prostorové geometrie je prostor, jehož prvky jsou body. Další

1.1 Základní pojmy prostorové geometrie. Předmětem studia prostorové geometrie je prostor, jehož prvky jsou body. Další Kapitola 1 Planimetrie a stereometrie Doplňky ke středoškolské látce 1.1 Základní pojmy prostorové geometrie 1.1.1 Axiomy Předmětem studia prostorové geometrie je prostor, jehož prvky jsou body. Další

Více

P L A N I M E T R I E

P L A N I M E T R I E M T E M T I K P L N I M E T R I E rovinná geometrie Základní planimetrické pojmy od - značí se velkými tiskacími písmeny, např.,,. P, Q. Přímka - značí se malými písmeny, např. a, b, p, q nebo pomocí bodů

Více

Jak se měří rychlost toku krve v cévách?

Jak se měří rychlost toku krve v cévách? Jak se měří rychlost toku krve v cévách? Princip této vyšetřovací metody je založen na Dopplerově jevu, který spočívá ve změně frekvence ultrazvukového vlnění při vzájemném pohybu zdroje a detektoru vlnění.

Více

Zajímavé vlastnosti sluneční atmosféry: magnetická a rychlostní pole

Zajímavé vlastnosti sluneční atmosféry: magnetická a rychlostní pole Zajímavé vlastnosti sluneční atmosféry: magnetická a rychlostní pole Spektroskopie (nejen) ve sluneční fyzice LS 2011/2012 Michal Švanda Astronomický ústav MFF UK Astronomický ústav AV ČR Vliv na tvar

Více

Algoritmizace prostorových úloh

Algoritmizace prostorových úloh INOVACE BAKALÁŘSKÝCH A MAGISTERSKÝCH STUDIJNÍCH OBORŮ NA HORNICKO-GEOLOGICKÉ FAKULTĚ VYSOKÉ ŠKOLY BÁŇSKÉ - TECHNICKÉ UNIVERZITY OSTRAVA Algoritmizace prostorových úloh Úlohy nad rastrovými daty Daniela

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství 1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 15 2 Obrazová analýza Vysvětlivky pojmů k vyhodnocení struktury pomocí metod obrazové analýzy: Počet snímaných polí - počet (zde třikrát), kolikrát byla daná oblast scenována CCD

Více

Počítačové vidění vs. digitální zpracování obrazu Digitální obraz a jeho vlastnosti

Počítačové vidění vs. digitální zpracování obrazu Digitální obraz a jeho vlastnosti Počítačové vidění vs. digitální zpracování obrazu Digitální obraz a jeho vlastnosti 1/32 Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT, katedra kybernetiky Centrum strojového vnímání, Praha hlavac@fel.cvut.cz

Více

57. Pořízení snímku pro fotogrammetrické metody

57. Pořízení snímku pro fotogrammetrické metody 57. Pořízení snímku pro fotogrammetrické metody Zpracoval: Tomáš Kobližek, 2014 Z{kladní informace Letecká fotogrammetrie nad 300 m výšky letu nad terénem (snímkovací vzdálenosti) Uplatnění mapování ve

Více

Kde se používá počítačová grafika

Kde se používá počítačová grafika POČÍTAČOVÁ GRAFIKA Kde se používá počítačová grafika Tiskoviny Reklama Média, televize, film Multimédia Internetové stránky 3D grafika Virtuální realita CAD / CAM projektování Hry Základní pojmy Rastrová

Více

MĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis

MĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis MĚŘENÍ ABSOLUTNÍ VLHKOSTI VZDUCHU NA ZÁKLADĚ SPEKTRÁLNÍ ANALÝZY Measurement of Absolute Humidity on the Basis of Spectral Analysis Ivana Krestýnová, Josef Zicha Abstrakt: Absolutní vlhkost je hmotnost

Více

5. P L A N I M E T R I E

5. P L A N I M E T R I E 5. P L A N I M E T R I E 5.1 Z Á K L A D N Í P L A N I M E T R I C K É P O J M Y Bod (definice, značení, znázornění) Přímka (definice, značení, znázornění) Polopřímka (definice, značení, znázornění, počáteční

Více

Topografické plochy KG - L MENDELU. KG - L (MENDELU) Topografické plochy 1 / 56

Topografické plochy KG - L MENDELU. KG - L (MENDELU) Topografické plochy 1 / 56 Topografické plochy KG - L MENDELU KG - L (MENDELU) Topografické plochy 1 / 56 Obsah 1 Úvod 2 Křivky a body na topografické ploše 3 Řez topografické plochy rovinou 4 Příčný a podélný profil KG - L (MENDELU)

Více

Lekce 4 - Vektorové a rastrové systémy

Lekce 4 - Vektorové a rastrové systémy Lekce 4 - Vektorové a rastrové systémy 1. Cíle lekce... 1 2. Vlastnosti rastrových systémů... 1 2.1 Zobrazování vrstev... 1 2.1.1 Základní zobrazování... 1 2.1.2 Další typy zobrazení... 2 2.2 Lokální operace...

Více

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem

Geometrická optika. Vnímání a měření barev. světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem Vnímání a měření barev světlo určitého spektrálního složení vyvolá po dopadu na sítnici oka v mozku subjektivní barevný vjem fyzikální charakteristika subjektivní vjem světelný tok subjektivní jas vlnová

Více

Zdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu:

Zdroje dat GIS. Digitální formy tištěných map. Vstup dat do GISu: Zdroje dat GIS Primární Sekundární Geodetická měření GPS DPZ (RS), fotogrametrie Digitální formy tištěných map Kartografické podklady (vlastní nákresy a měření) Vstup dat do GISu: Data přímo v potřebném

Více

1. Z přiložených objektivů vyberte dva, použijte je jako lupy a změřte jejich zvětšení a zorná pole přímou metodou.

1. Z přiložených objektivů vyberte dva, použijte je jako lupy a změřte jejich zvětšení a zorná pole přímou metodou. 1 Pracovní úkoly 1. Z přiložených objektivů vyberte dva, použijte je jako lupy a změřte jejich zvětšení a zorná pole přímou metodou. 2. Změřte zvětšení a zorná pole mikroskopu pro všechny možné kombinace

Více

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky:

Jasové transformace. Karel Horák. Rozvrh přednášky: 1 / 23 Jasové transformace Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Histogram obrazu. 3. Globální jasová transformace. 4. Lokální jasová transformace. 5. Bodová jasová transformace. 2 / 23 Jasové transformace

Více

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14 ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 13 0:40 Implementace Umělá inteligence (UI) Umělá inteligence

Více

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace

1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1. Přednáška: Obecné Inf. + Signály a jejich reprezentace 1 Obecné informace Změna rozvrhů Docházka na cvičení 2 Literatura a podklady Základní učební texty : Prchal J., Šimák B.: Digitální zpracování

Více