Program pro zobrazení černobílých snímků v nepravých barvách
|
|
- Renáta Vaňková
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: Program pro zobrazení černobílých snímků v nepravých barvách Pseudo-colour Paging of the Monochromatic Picture Libor Boleček xbolec01@stud.feec.vutbr.cz Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně Abstrakt: Článek obsahuje shrnutí metodiky zobrazení černobílých snímkův nepravých barvách (pseudobarvení) a stručný popis vytvořeného software pro tyto účely. Aktuální verze programu, kterou jsem vytvořil v rámci diplomové práce, je volně ke stažení na stránkách ústavu radioelektroniky Vytvořená aplikace umožňuje zvýšení diagnostické výtěžnosti snímku. K pseudobarvení, je použito několik různých metod, které jsou pro získání co nejlepších výsledků kombinované s úpravami jasové stupnice snímku zvyšujícími kontrast obrazů. Abstract: This paper deals with an imaging of the monochromatic pictures by the pseudocolours and it also contains a brief description of the software created for these purposes. The created application allows you to increase the diagnostic yield of frames. Several different methods are used for the pseudocolouring, that are combined with adjustments of the brightness scale of frames for increasing the image contrast.
2 Program pro zobrazení černobílých snímků v nepravých barvách Libor Boleček 1 1 Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně xbolec01@stud.feec.vutbr.cz Abstrakt Článek obsahuje shrnutí metodiky zobrazení černobílých snímků v nepravých barvách (pseudobarvení) a stručný popis vytvořeného software pro tyto účely. Aktuální verze programu, kterou jsem vytvořil v rámci diplomové práce, je volně ke stažení na stránkách ústavu radioelektroniky Vytvořená aplikace umožňuje zvýšení diagnostické výtěžnosti snímku. K pseudobarvení, je použito několik různých metod, které jsou pro získání co nejlepších výsledků kombinované s úpravami jasové stupnice snímku zvyšujícími kontrast obrazů. 1 Úvod V mnoha oborech bývají často při měření výstupní data reprezentována černobílým (monochromatickým) snímkem např. rentgenovým, sonografickým nebo termovizním. Monochromatický snímek je snímek, který pracuje pouze s jedním odstínem barvy, a proto rozlišovacím prvkem je pouze jas. Barva může být sice libovolná, v praxi se ale nejčastěji používá bílá, a tím vzniknou klasické černobílé snímky, které jsou často v literatuře označovány jako šedotónové (anglicky grayscale). Konkrétní aplikace nachází tato technika např. v lékařské diagnostice, při multispektrálním dálkovém průzkumu Země, při termovizním hodnocení tepelného vyzařování, v oděvním průmyslu a mnoha dalších oborech. Obecně je metoda zobrazování v nepravých barvách vhodná tam, kde je hledaná obrazová informace vyjádřena rozdílným jasem jednotlivých bodů nebo částí daného snímku. Důvodem využití metody zobrazení v nepravých barvách za účelem zvýšení diagnostické výtěžnosti je skutečnost, že průměrný pozorovatel je schopen rozeznat mnohem více barevných odstínů než odstínů šedi. Proto při přiřazení barevných odstínů původně šedotónového obrazu (barvy s nulovou sytostí) může diagnostik získat lepší subjektivní vjem ze snímku a rozezná v něm mnohem víc detailů, přestože tato operace nijak nerozšiřuje původní objem obrazových informací. Převod černobílého snímku s více jasovými úrovněmi do nepravých barev lze realizovat několika způsoby. První možností je využití fotografických postupů využívající jevu pseudosolarizace. Další variantou je hardwarové řešení pomocí programovatelných logických obvodů. Jiný způsob představuje ryze softwarové řešení. Této variantě je věnován článek. V první části článku jsou popsány použité metody. Následuje základní popis programu, včetně vývojového diagramu, a v poslední části článku je uvedena ukázka dosažených výsledků. 2 Použité metody Hlavním cílem aplikace je zvýšení diagnostické výtěžnosti snímků. Je proto třeba, aby byl původní šedotónový snímek převeden do nepravých barev pomocí cíleně volené barevné stupnice tak, aby umožnil pozorovateli lépe vyhodnotit hledané informace skryté v jasové distribuci obrazu. Proto mimo několika různých metod pseudobarvení snímků poskytuje program uživateli, před samotnou transformací do barev, také možnosti upravení hodnot jasu snímku. Tyto úpravy jsou předzpracováním a mohou také vést k zlepšení diagnostické výtěžnosti a k zvýraznění důležitých detailů. 2.1 Transformace jasové stupnice Úpravy jasové stupnice jsou v programu využívány pro zvýšení kontrastu snímku a efektivnější využití jasového rozsahu, který je v běžných digitálních snímcích v rozsahu Zmíněný rozsah jasu je uvažován v celém článku i v programu. Pokud některé metody vyžadují rozsah proměnné f 0, 1, je to v článku uvedeno a v programu je hodnota převedena vždy zpět na rozsah f 0, 255. Využití transformace jasové stupnice je nejvýhodnější v situacích, kdy má původní snímek špatnou jasovou dynamiku a využívá jen malou část celkového rozsahu jasu. Program nabízí celkem pět jasových transformací. První transformací je známá úprava invertující jasy v obraze zvaná negativ, která sice nezvyšuje kontrast, ale přesto může její použití při subjektivním hodnocení pomoci. Tuto transformaci lze matematicky zapsat q ( x, = 255 f x, y, (1) ( ) kde q (x, jsou jasy výstupního obrazu a f (x, jasy vstupního obrazu. Další nelineární transformací je tzv. gama korekce, která je používána pro úpravu špatné expozice, kdy je část objektu v příliš tmavé nebo naopak příliš světlé části snímku. Tato korekce se často používá k úpravě špatně exponovaných rentgenových snímků. Matematicky lez korekci vyjádřit vztahem [6] ( x, c f ( x γ g =,, (2) kde vstupní hodnoty jasové funkce f jsou definovány v rozsahu f 0, 1. Konstanta c je rovna 255 a upravuje rozsah výstupní funkce na g 0, 255. Rozhodující pro průběh 125 1
3 transformované funkce g je velikost konstanty γ. Pokud platí γ > 1, bude výsledný efekt korekce snížení jasu snímku, a naopak pro γ < 1, bude výsledkem zvýšení jasu. Kontrast snímku bude vždy snížen, tato metoda neslouží k zvětšení kontrastu, ale ke korekci špatné světelné expozice. Uživatel má v aplikaci možnost hodnotu γ nastavit. Hodnota parametru gama je teoreticky v rozsahu 0,, ale praktické využití má zpravidla v rozsahu 0, 3. Důležitou transformací je zvýraznění části histogramu [5] Tato technika je nejúčinnější v obrazech s malou dynamikou jasu (viz histogram na obrázku 1). Takové rozložení jasů v obraze vede k malému kontrastu, a tím k obtížnému vyhodnocování snímku. Metoda představuje selektivní zvýraznění kontrastu ve vybrané části jasové stupnice, zatímco ve zbytku stupnice je naopak kontrast zcela potlačen Využitím korekce je dosaženo přiřazení celého rozsahu výstupních hodnot úzké části jasové stupnice vstupního snímku. Uživatel programu zvolí rozsah jasů ve vstupním obraze, který chce zvýraznit. S využitím tohoto postupu jsou i původně malé rozdíly jasu ve výstupním obrazu zvýrazněny. Obrázek 1 znázorňuje změnu histogramu. Obrázek 1: Princip metody zvýraznění časti histogramu Podobnou metodou jako zvýraznění části histogramu je lineární zvýraznění kontrastu. Principem je roztažení využitého jasového rozsahu ve vstupním snímku na maximální možný rozsah (viz obrázek 2). Rozdíl v daných korekcích spočívá v rozsahu jasů, který je zvýrazněn. V první metodě je zvolen uživatelem, zatímco ve druhé je určen automaticky maximálním a minimálním jasem ve vstupním snímku. Oba přístupy mají výhody i nevýhody. Obrázek 2: Princip metody lineární transformace jasu Poslední transformací jasové stupnice, která je v aplikaci k dispozici, je tzv. ekvalizace neboli vyrovnání histogramu. Tento postup je za účelem zvýšení kontrastu používaný jako jedna z metod předzpracování signálu pro LCD zobrazovače. Metoda vylepšuje kontrast obrazů změnou rozložení jasových hodnot. Po provedení ekvalizace je teoreticky zajištěno stejně četné zastoupení jednotlivých jasových úrovní napříč celým jasovým spektrem. Matematicky lze vyrovnání histogramu zapsat [7] q q q = Γ p k o ( p) = H ( s) + q0 M N i= p0, (3) kde q 0 a q k jsou horní a dolní mez výstupního jasového rozsahu, M a N jsou rozměry snímku a H (i) histogram vstupního snímku. 2.2 Metody zobrazení v nepravých barvách Z důvodu efektivní práce programu je k dispozici několik metod pseudobarvení. Při výběru použitých metod byl kladen důraz na možnost ovlivnění přiřazení barev uživatelem. Proto byly vybrány metody, ve kterých může diagnostik nastavením jednoho či dvou parametrů změnit výsledný vzhled snímku a přizpůsobit si ho tak svým potřebám. Aplikace nabízí celkem šest různých metod. První a nejnázornější je metoda barevné palety. Základem je pole dat, které má 256 řádku a 3 sloupce. Číslo řádku představuje vstupní hodnotu jasu a hodnoty ve sloupcích jednotlivé barevné složky RGB. Program obsahuje několik předpřipravených palet. Uživatel může také vytvořit vlastní paletu, a tím zcela jednoznačně určit přiřazení barev ve výstupním obrazu konkrétním vstupním jasům. Metoda hustotních řezů je kompromisem mezi technikou jednoduchého práhování a metodou Barevné palety. Při jednoduchém práhování je prováděno porovnávání okamžité hodnoty vstupní proměnné (v tomto případě jas obrazového bodu) s jedním předem určeným prahem. Kromě prahu je potřeba také určit hodnoty, které bude nabývat výstupní proměnná v obou případech (f (x, < práh nebo f (x, > práh). Tyto hodnoty jsou obvykle definovány jako maximální a minimální hodnota rozsahu výstupní proměnné. Hustotní řezy se liší od základního práhování tím, že má víc prahů. V limitu s 256 prahy odpovídá výše zmíněné metodě Barevné palety. Prahy v aplikaci nejsou zvoleny náhodně, ale vhodně pro medicínské obrazy na základě měření. Další metodou je metoda parametrické křivky [2]. Je založena na skutečnosti, že pseudobarvení můžeme matematicky popsat pomocí transformace křivky v barevném prostoru (viz obrázek 3). Křivka je vytvořena z ekvidistantně rozložených bodů. Bodů je stejný počet, jako je počet stupňů šedi ve vstupním snímku. Každá hodnota ze vstupní šedotónové stupnice je transformována na konkrétní RGB barvu definovanou souřadnicemi vzorku v barevném prostoru (krychli). Při požadavku realizovat obarvení a přitom zachování kontinuální změny jasu, musí transformační křivka představovat spirálu točící se kolem hlavní diagonály (spojující body reprezentující bílou a černou barvu)
4 Obrázek 3: Transformační křivka [2] V třírozměrném spojitém prostoru je spirála kolem osy z, s parametrem t dána vektorem v x() t r( t) sin( ωt + ϕ) r () () ( ) () () v t = y t = r( t) cos ωt + ϕ z t z t (4) Fáze ϕ definuje směr a frekvence ω souvisí s počtem otáček kolem osy z. Funkce r (t) určuje tvar spirály a funkce z (t) její vývoj. Pro použití této rovnice pro pseudobarvení musí být mapovány kolem hlavní diagonály RGB krychle (viz obr 4.2), což může být provedeno pomocí následující matice R r G = M v B (5) V další fázi je třeba stanovit matici M jako rotaci kartezského systému. Po provedení potřebných výpočtů a dosazení, získáme finální vztah pro výpočet RGB složek R r() t sin( ω t + ϕ) 1 () ( ) () G = r t cosω t + ϕ (6) 2 3 B z t V tomto vztahu fáze ϕ definuje počáteční barvu (barvu kterou bude nabývat pixel o nulovém jasu). Zatímco frekvence ω určuje dynamiku barevné změny. Tyto parametry může uživatel v programu zadat a tím ovlivnit přiřazení barev a získat velké množství barevných spekter. Funkce r (t) a z (t) určují tvar a vývoj spirály a musí zajišťovat udržení smyčky v omezené RGB krychli. Odvození jejího konkrétního tvaru a vztahů (7), (8) vychází z omezení objemu krychle dvěma trojúhelníky. Funkce z (t) musí být zvolena tak, aby platilo, že z (0) = 0 a z (1) = 3. r 2 3 () t = t ( 1 t) (7) () t t z = 3 (8) Další metoda je založena na převodu do prostoru HSI (H odstín, S sytost, I intenzita), změně parametru sytosti a převodu do prostoru RGB. Z původních hodnot jasu monochromatického snímku získáme parametry v prostoru HSI pomocí vztahu I = f ( x, 2 π f ( x, H = L k f ( x, f ( x, L / 2 S = k ( L f ( x, ) f ( x, > L / 2. (9) Kde L je maximální hodnota jasu ve vstupním obraze a "k" je proměnný parametr ovlivňující proces (často bývá cca 1,5 a v programu jej zadá uživatel). Následujícím krokem bude převedení z prostoru HSI do barevného prostoru RGB vhodného pro zobrazení. Ke konverzi jsou použity vztahy R 1 0, , I G = 1 0, , V1 B 1 0, V 2. (10) Kde V 1 = S cos H V 2 = S sin H. Poslední metoda je pracovně nazvána Schrodingerova pseudobarvící kostka. Tato metoda pro zobrazování v nepravých barvách byla vyvinuta v roce 1990 v laboratořích Youvan [3]. Na obrázku 4 je znázorněna RGB krychle s grafickým vyznačením algoritmu. V levém dolním rohu je černá a v pravém horním bílá barva. Všechny výstupní barvy jsou umístěny na hranách krychle. Vývoj barev je znázorněn šipkami. Vstupní jasový rozsah je rozdělen na 6 segmentů, v nichž se výstupní barva pixelu tvoří dle tabulky, přičemž první sloupec udává rozsahy jasů vstupního pixelu a další tři sloupce udávají chování barevných složek pro dané rozsahy. Tabulka 1:Popis přiřazení složek RGB v metodě Schredingerovi krychle Rozsah jasů červená modrá zelená roste klesá roste roste maximum 0 klesá maximum roste maximum maximum Roste 125 3
5 při hledání objektu a náhlých změn ve snímku. V prvním kroku metody je vytvořena pomocí vhodného lokálního operátoru hranová reprezentace vstupního snímku, a poté je tato reprezentace obarvena. Stručně řečeno, tam kde je velký rozdíl jasu mezi sousedními pixely je nalezena hrana a ta je následně kontrastně obarvena. Tato metoda se liší od všech ostatních použitých metod tím, že na výslednou barvu má nejen odpovídající vstupní pixel, ale i jeho okolí. 3 Popis programu Obrázek 4: Metoda Schodingerovi barvící krychle [3] Pokud na daném rozsahu složka roste, tak při jasu odpovídajícímu maximu daného rozsahu dosahuje maximální intenzity, tedy hodnoty 255. Naopak pokud složka na daném rozsahu klesá, tak při jasu odpovídajícímu maximu rozsahu dosáhne nulové hodnoty. Pokud hodnota není rovna mezní hodnotě daného rozsahu, je vypočítána poměrově. Při použití této metody může uživatel zadáním parametru v rozmezí od 1 do 3 zadat rychlost barevné změny. Přesně řečeno hodnota udává kolikrát je na vstupním jasovém rozsahu využita každá z barev výstupního rozsahu. Jedna z nabízených metod je založena na vztazích mezi hodnotami jasu sousedních pixelů [4]. Tato metoda je účinná Při tvorbě programu byl kladen důraz na uživatelskou přívětivost, variabilitu metod a možnost ovlivnění přiřazení barev uživatelem. Program nabízí kromě zobrazení statických snímků v nepravých barvách, také možnost převedení jednotlivých snímků videa do nepravých barev. Je možné obarvit jednotlivé snímky získané zachycením obrazovky videa (capture) nebo krátké videosekvence. K tvorbě programu bylo využité volně šiřitelné prostředí Visual studio 2008 a programovací jazyk C#. Uživatel ovládá program prostřednictvím grafického rozhraní (viz obrázek 5). Na obrázku 6 je znázorněný vývojový diagram činnosti programu. Diagram ukazuje jednotlivé kroky uživatele při práci s programem a nevěnuje se činnosti (algoritmu) samotné aplikace v konkrétních krocích postupu. Po spuštění aplikace Peacock je prvním krokem načtení snímku. Snímek je po načtení automaticky zobrazen a jeho data původně ve formátu bitmap, což je typ proměnné v jazyku C# (data načtené z komponenty PictureBox), převedena na dvojrozměrné pole typu byte vhodné k další práci. Vstupem programu mohou být obrazy v několika běžně používaných formátech (JPEG, BMP, PNG, GIF). Obrázek 5: Pracovní okno aplikace 125 4
6 Obrázek 6: Vývojový algoritmus aplikace Vzhledem k faktu, že rozhodování znalého uživatele o využití transformaci jasové stupnice je závislé na histogramu snímku, je dalším krokem výpočet a zobrazení histogramu. Na základě zobrazení histogramu se může uživatel rozhodnout, zda je nutné zvýšit kontrast snímku pomocí jasové transformace nebo jestli přistoupí přímo k zobrazení v nepravých barvách (jasová transformace ANO/NE). V tento okamžik dochází k větvení vývojového diagramu. V případě, že se uživatel rozhodne použít transformaci jasové stupnice, následuje volba vhodné transformace (další větvení běhu programu, které však není v tomto celkovém 125 5
7 diagramu znázorněno). Po zvolení konkrétní transformace je metoda aplikována na snímek a výsledek je zobrazen. Po zobrazení snímku uživatel subjektivně vyhodnotí zlepšení kontrastu snímku a rozhodne se, zda je spokojen a přistoupí již k zobrazení v nepravých barvách nebo jestli vyzkouší upravit snímek pomocí jiné transformace jasové stupnice (spokojenost ANO/NE). Jestliže je spokojen, tak v dalším kroku následuje volba metody pro pseudobarvení. Kromě všech již zmíněných metod má uživatel ještě možnost vybrat si z nabídky Obarvení výřezu. V tomto případě uživatel pomocí myši určí levý horní a pravý dolní roh oblasti vstupního snímku a jen tato oblast je zobrazena v nepravých barvách. Zvolená metoda je aplikována na snímek a výstupní obraz ve falešných barvách je zobrazen. Uživatel má několik možností. Může snímek hned diagnostikovat, uložit jej na pevný disk nebo vytisknout. Následně může začít upravovat další obraz nebo ukončit práci s programem. 4 Dosažené výsledky Obrázek 7: Původní snímek Vzhledem k šířce možnosti použití různých metod a jejich kombinaci má výsledné přiřazení barev mnoho variant. Tento fakt je znásoben možností volby parametrů transformací. Na následujících snímcích je proto jen malá ukázka zobrazení v nepravých barvách získaných programem. 5 Závěr Program Peacock poskytuje velikou variabilitu zobrazení v nepravých barvách a to díky implementaci 6 různých metod pseudobarvení a pěti různých transformací jasové stupnice. Diagnostika snímků lidským operátorem je velice subjektivní, a právě proto je široká nabídka metod a možnost nastavování jejich parametrů zásadní výhodou a přínosem. Pro zkušeného diagnostika, který přesně ví, co v obraze hledá, je velkým kladem možnost vytvořit si vlastní paletu barev a tím precizně vytvořit velké kontrasty přesně v té jasové oblasti, kde to potřebuje. Pro méně zkušeného uživatele naopak může aplikace díky svému jednoduchému ovládání a rozsáhlé nápovědě obsahující teoretický popis metod posloužit jako výukový nástroj. Bude probíhat další vývoj aplikace a posouzení využití optimalizačních metod, které v současné době nejsou využity. Obrázek 8: Použití metody barvící krychle s parametrem 1 Obrázek 9: Použití metody barvící krychle s parametrem
8 Obrázek 10: Metody barvící krychle v kombinaci s ekvalizací Obrázek 13: Metoda IHS s parametrem 2 Obrázek 11: Metoda křivky s ω = 10 a φ = 8 Obrázek 14: Metoda IHS s parametrem 1,6 Obrázek 12: Metoda křivky s ω = 20 a φ = 8 Obrázek 15: Metoda založená na hranové reprezentaci 125 7
9 Poděkování Tento příspěvek vznikl za podpory grantů GACR 102/08/H027 Pokročilé metody, struktury a komponenty elektronické bezdrátové komunikace a výzkumného záměru MSM Literatura [1] JAN, Jiří. Číslicová filtrace, analýza a restaurace signálů. Brno: Vysoké učení technické v Brně, s., ISBN [2] LEHMAN, Thomas, KASER, Andreas, REPGES, Rudolf. A simple parametric equation for pseudocoloring grey scale images keeping their original brightness progression [online] [cit ]. Dostupný z WWW: < de/deserno/ps-pdf/ivc_ %283% pdf>. [3] DOUGLAS, Youvan. YOUVAN FOUNDATION: Pseudocolor in Pure and Applied Mathematics [online] [cit ]. Dostupný z WWW: < [4] LU, Xiang- Ju, DING, Ming-Xiao, WANG, Yun- Kua. A New Pseudo-color Transform for Fibre Masses Inspection of Industrial Images [online] [cit ]. Dostupný z WWW: [5] DOBROVOLNÝ, Petr. Radiometrická zvýraznění [online] [cit ]. Dostupný z WWW: < NI/Texty/DZO_04_zvyrazneni_1.pdf>. [6] DOBEŠ, Michal. Zpracování obrazu a algoritmy v C#. Praha: BEN, s. ISBN [7] HLAVÁČ, Václav; SEDLÁČEK, Miloš. Zpracování signálů a obrazů. Praha : ČVUT, s. ISBN
POPIS PROSTŘEDÍ PROGRAMU GIMP 2. Barvy 2. Okno obrázku 4 ZÁKLADNÍ ÚPRAVA FOTOGRAFIÍ V GRAFICKÉM EDITORU 6. Změna velikosti fotografie 6
Obsah POPIS PROSTŘEDÍ PROGRAMU GIMP 2 Barvy 2 Okno obrázku 4 ZÁKLADNÍ ÚPRAVA FOTOGRAFIÍ V GRAFICKÉM EDITORU 6 Změna velikosti fotografie 6 Ořezání obrázku 7 TRANSFORMACE 9 Rotace 9 Překlopení 11 Perspektiva
VíceVodoznačení video obsahu
Vodoznačení video obsahu Bc. Jiří Hošek Email: hosek.j@seznam.cz Ústav Telekomunikací, FEKT, VUT v Brně Tento článek je zaměřen na problematiku vodoznačení a zejména pak na techniky vkládání vodoznaku
VíceHistogram a jeho zpracování
Histogram a jeho zpracování 3. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová 24 Definice Co je to histogram? = vektor absolutních četností výskytu každé barvy v obrázku [H(1),H(2), H(c)] c m.n c
VíceHistogram a jeho zpracování
... 3.. 5.. 7.. 9 Histogram a jeho zpracování 3. přednáška předmětu Zpracování obrazů Martina Mudrová Definice Co je to histogram? = vektor absolutních četností výskytu každé barvy v obrázku [H(),H(),
VíceSystémy digitálního vodotisku. Digital Watermarking Systems
Systémy digitálního vodotisku Digital Watermarking Systems Simona PEJSAROVÁ Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakulta Katedra informačních technologií Kamýcká 129, Praha 6, Česká
VíceZvyšování kvality výuky technických oborů
Zvyšování kvality výuky technických oborů Klíčová aktivita lll.2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji odborných kompetencí žáků středních škol Pracovní list pro téma lll.2.5 Rastrová grafika
VíceUZ modul VVISION poslední změna 1. 3. 2013
UZ modul VVISION poslední změna 1. 3. 2013 Obsah 1 Základní popis... - 2-1.1 Popis aplikace... - 2-1.2 Zdroje obrazových dat... - 2-1.3 Uložení dat... - 2-1.4 Funkcionalita... - 2-1.4.1 Základní soubor
VíceDvoupásmová aktivní anténa s kruhovou polarizací
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2011 13 1 Dvoupásmová aktivní anténa s kruhovou polarizací Dual-Band Circularly Polarized Antenna Tomáš Mikulášek mikulasek.t@phd.feec.vutbr.cz Fakulta elektrotechniky
VíceMakroskopická obrazová analýza pomocí digitální kamery
Návod pro laboratorní úlohu z měřicí techniky Práce O3 Makroskopická obrazová analýza pomocí digitální kamery 0 1 Úvod: Cílem této laboratorní úlohy je vyzkoušení základních postupů snímání makroskopických
VíceMikroskopická obrazová analýza
Návod pro laboratorní úlohu z měřicí techniky Práce O1 Mikroskopická obrazová analýza 0 1 Úvod: Tato laboratorní úloha je koncipována jako seznámení se s principy snímání mikroskopických obrazů a jejich
VíceROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií ROZPOZNÁVÁNÍ AKUSTICKÉHO SIGNÁLU ŘEČI S PODPOROU VIZUÁLNÍ INFORMACE AUTOREFERÁT DISERTAČNÍ PRÁCE 2005 JOSEF CHALOUPKA
VíceLBP, HoG Ing. Marek Hrúz Ph.D. Plzeň Katedra kybernetiky 29. října 2015
LBP, HoG Ing. Marek Hrúz Ph.D. Plzeň Katedra kybernetiky 29. října 2015 1 LBP 1 LBP Tato metoda, publikovaná roku 1996, byla vyvinuta za účelem sestrojení jednoduchého a výpočetně rychlého nástroje pro
VíceDUM 01 téma: Úvod do počítačové grafiky
DUM 01 téma: Úvod do počítačové grafiky ze sady: 02 tematický okruh sady: Bitmapová grafika ze šablony: 09 Počítačová grafika určeno pro: 2. ročník vzdělávací obor: vzdělávací oblast: číslo projektu: anotace:
Více1 Jasové transformace
1 Jasové transformace 1.1 Teoretický rozbor 1.1.1 Princip jasové transformace Jasové transformace představují transformační funkce, které mění vždy určitou hodnotu vstupní jasové funkce na výstupní. Transformace
VíceD E T E K C E P O H Y B U V E V I D E U A J E J I C H I D E N T I F I K A C E
D E T E K C E P O H Y B U V E V I D E U A J E J I C H I D E N T I F I K A C E CÍLE LABORATORNÍ ÚLOHY 1. Seznámení se s metodami detekce pohybu z videa. 2. Vyzkoušení si detekce pohybu v obraze kamery ÚKOL
VíceMěření rozložení optické intenzity ve vzdálené zóně
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 1 1 5 Měření rozložení optické intenzity ve vzdálené zóně Measurement of the optial intensity distribution at the far field Jan Vitásek 1, Otakar Wilfert, Jan
VíceSIMULACE INDUKČNÍHO OHŘEVU
SIMULACE INDUKČNÍHO OHŘEVU Oldřich Matička, Ladislav Musil, Ladislav Prskavec, Jan Kyncl, Ivo Doležel, Bohuš Ulrych 1 Katedra elektroenergetiky, Fakulta elektrotechniky ČVUT, Technická 2, 166 27 Praha
VícePočítačová grafika 1. Úvod do grafiky, základní pojmy. Rastrová grafika.
Počítačová grafika 1 Úvod do grafiky, základní pojmy. Rastrová grafika. Proč vůbec grafika? Zmrzlinový pohár s převažující červenou barvou. Základem je jahodová zmrzlina, která se nachází ve spodní části
VíceVenkovní detektory poplachových systémů
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Issue: 2012 14 2 Venkovní detektory poplachových systémů Outdoor detectors for alarm systems Karel Burda, Ondřej Lutera burda@feec.vutbr.cz, xluter00@stud.feec.vutbr.cz
Více2010 Josef Pelikán, CGG MFF UK Praha
Filtrace obrazu 21 Josef Pelikán, CGG MFF UK Praha http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ 1 / 32 Histogram obrázku tabulka četností jednotlivých jasových (barevných) hodnot spojitý případ hustota pravděpodobnosti
VíceSada 1 CAD1. 13. Zobrazování RGB
S třední škola stavební Jihlava Sada 1 CAD1 13. Zobrazování RGB Digitální učební materiál projektu: SŠS Jihlava šablony registrační číslo projektu:cz.1.09/1.5.00/34.0284 Šablona: III/2 - inovace a zkvalitnění
VíceMichal Vik a Martina Viková: Základy koloristiky ZKO10. Správa barev
Správa barev Přenos barevné a obrazové informace I Každodenn dodenní problémy s přenosem... p en samý dokument vypadá jinak, když: je vytištěn na různých tiskárnách je vyobrazen na různých monitorech je
VíceText úlohy. Kolik je automaticky generovaných barev ve standardní paletě 3-3-2?
Úloha 1 Kolik je automaticky generovaných barev ve standardní paletě 3-3-2? a. 256 b. 128 c. 216 d. cca 16,7 milionu Úloha 2 Jaká je výhoda adaptivní palety oproti standardní? a. Menší velikost adaptivní
VíceDUM 02 téma: Formáty souborů rastrové grafiky
DUM 02 téma: Formáty souborů rastrové grafiky ze sady: 02 tematický okruh sady: Bitmapová grafika ze šablony: 09 Počítačová grafika určeno pro: 2. ročník vzdělávací obor: vzdělávací oblast: číslo projektu:
VíceÚprava barev. Otočení snímku o 90. Další snímek. Uložit snímek. Úprava světlosti snímku. Otevřít složku
Úprava barev Další snímek Otevřít složku Uložit snímek Otočení snímku o 90 Úprava světlosti snímku Lupa Oříznutí snímku Srovnání snímku (horizontálně a vertikálně) Redukce červených očí Klonovací razítko
VíceDUM 14 téma: Barevné korekce fotografie
DUM 14 téma: Barevné korekce fotografie ze sady: 2 tematický okruh sady: Bitmapová grafika ze šablony: 09 Počítačová grafika určeno pro: 2. ročník vzdělávací obor: vzdělávací oblast: číslo projektu: anotace:
VíceFyzikální praktikum 1
Fyzikální praktikum 1 FJFI ČVUT v Praze Úloha: #9 Základní experimenty akustiky Jméno: Ondřej Finke Datum měření: 3.11.014 Kruh: FE Skupina: 4 Klasifikace: 1. Pracovní úkoly (a) V domácí přípravě spočítejte,
VíceVýukový materiál vytvořen v rámci projektu EU peníze školám "Inovace výuky" registrační číslo CZ.1.07/1.5.00/34.0585
Výukový materiál vytvořen v rámci projektu EU peníze školám "Inovace výuky" registrační číslo CZ.1.07/1.5.00/34.0585 Škola: Adresa: Autor: Gymnázium, Jablonec nad Nisou, U Balvanu 16, příspěvková organizace
VícePM generátory s různým počtem pólů a typem vinutí pro použití v manipulační technice
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 014 16 PM generátory s různým počtem pólů a typem vinutí pro použití v manipulační technice PM Generators with Different Number of Poles an Wining Types for
VíceZáklady zpracování obrazů
Základy zpracování obrazů Martin Bruchanov BruXy bruxy@regnet.cz http://bruxy.regnet.cz 23. března 29 1 Jasové korekce........................................................... 1 1.1 Histogram........................................................
VíceUživatelem řízená navigace v univerzitním informačním systému
Hana Netrefová 1 Uživatelem řízená navigace v univerzitním informačním systému Hana Netrefová Abstrakt S vývojem počítačově orientovaných informačních systémů je stále větší důraz kladen na jejich uživatelskou
VícePočítačové zpracování obrazu Projekt Učíme se navzájem
Počítačové zpracování obrazu Projekt Učíme se navzájem Tomáš Pokorný, Vojtěch Přikryl Jaroška 15. ledna 2010 Tomáš Pokorný email: xtompok@gmail.com Jaroška 1 Obsah Abstrakt! 4 Začátky! 5 M&M 5 Původní
VíceJasové 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
Více13 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
VíceGEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 6
UNIVERZITA TOMÁŠE BATI VE ZLÍNĚ FAKULTA APLIKOVANÉ INFORMATIKY GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 6 Lubomír Vašek Zlín 2013 Obsah... 3 1. Základní pojmy... 3 2. Princip rastrové reprezentace... 3 2.1 Užívané
VíceDálkový průzkum Země. Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU
Dálkový průzkum Země Ústav geoinformačních technologií Lesnická a dřevařská fakulta MENDELU Analogová a digitální data Fotografický snímek vs. digitální obrazový záznam Elektromagnetické záření lze zaznamenat
Více+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity
Tlumené kmit V praxi téměř vžd brání pohbu nějaká brzdicí síla, jejíž původ je v třecích silách mezi reálnými těles. Matematický popis těchto sil bývá dosti komplikovaný. Velmi často se vsktuje tzv. viskózní
VícePerspektiva jako matematický model objektivu
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky Semestrální práce z předmětu KMA/MM Perspektiva jako matematický model objektivu Martin Tichota mtichota@students.zcu.cz
VíceBarvy na počítači a grafické formáty
Barvy na počítači a grafické formáty Hlavním atributem, který se používá při práci s obrazem či s grafickými formáty, je barva. Při práci s barvami je důležité určit základní množinu barev, se kterou budeme
VíceUkázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 0 7 1 0 U k á z k a k n i h
VíceOmezení 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
VíceProudìní fotosférického plazmatu po sluneèním povrchu
Proudìní fotosférického plazmatu po sluneèním povrchu M. Klvaòa, Astronomický ústav Akademie vìd Èeské republiky, observatoø Ondøejov, Èeská republika, mklvana@asu.cas.cz M. Švanda, Matematicko-fyzikální
VíceÚvod do počítačové grafiky
Úvod do počítačové grafiky Zpracoval: ing. Jaroslav Chlubný Počítačová grafika Počítačová grafika a digitální fotografie zaujímá v současnosti stále významnější místo v našem životě. Uveďme si jen několik
VíceStaré mapy TEMAP - elearning
Staré mapy TEMAP - elearning Modul 1 Digitalizace Ing. Markéta Potůčková, Ph.D. 2013 Přírodovědecká fakulta UK v Praze Katedra aplikované geoinformatiky a kartografie Obsah Digitalizace starých map a její
VíceObsah. Kapitola 1 Stažení a instalace... 13. Kapitola 2 Orientace v programu a základní nastavení... 23. Úvod... 9
Obsah Úvod......................................................... 9 Co vás čeká a co GIMP umí............................................... 9 Co s GIMPem dokážete?............................................................10
VíceDigitalizace signálu (obraz, zvuk)
Digitalizace signálu (obraz, zvuk) Základem pro digitalizaci obrazu je převod světla na elektrické veličiny. K převodu světla na elektrické veličiny slouží např. čip CCD. Zkratka CCD znamená Charged Coupled
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ POKROČILÁ SEGMENTACE OBRAZU PRO 3D ZOBRAZENÍ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION DEPARTMENT OF
VíceFull HD 3D Projektor pro domácí kino PT-AE8000 PT-AT6000. Srpen 2012
Full HD 3D Projektor pro domácí kino PT-AE8000 PT-AT6000 Srpen 2012 Vývoj projektorů Panasonic pro domácí kino První projektor pro domácí kino Technologie Smooth Screen Počátek koncepce Záměr tvůrců filmu
Vícewww.zlinskedumy.cz Informační a komunikační technologie Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ
Název projektu Číslo projektu Název školy Autor Název šablony Název DUMu Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ CZ.1.07/1.5.00/34.0748 Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing.
VíceEuklidovský prostor Stručnější verze
[1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)
VíceŘízení pohybu stanice v simulačním prostředí OPNET Modeler podle mapového podkladu
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2011 13 5 Řízení pohybu stanice v simulačním prostředí OPNET Modeler podle mapového podkladu Map-based mobility control system for wireless stations in OPNET
VíceAlgoritmizace 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
VíceUltrazvuk Principy, základy techniky Petr Nádeníček1, Martin Sedlář2 1 Radiologická klinika, FN Brno 2 Biofyzikální ústav, LF MU Brno Čejkovice 2011
Ultrazvuk Principy, základy techniky Petr Nádeníček 1, Martin Sedlář 2 1 Radiologická klinika, FN Brno 2 Biofyzikální ústav, LF MU Brno zdroj UZ vlnění piezoelektrický efekt rozkmitání měniče pomocí vysokofrekvenčního
VíceGrafický editor pro zpracování bitmapových souborů. Bc. Michael Borkovec
Grafický editor pro zpracování bitmapových souborů Bc. Michael Borkovec Diplomová práce 2006 ABSTRAKT Tato diplomová práce popisuje jak vytvářet počítačovou rastrovou grafiku pomocí programovacího jazyka
VíceGymnázium Vincence Makovského se sportovními třídami Nové Město na Moravě
VY_32_INOVACE_INF_BU_16 Sada: Digitální fotografie Téma: Základní barevné úpravy Autor: Mgr. Miloš Bukáček Předmět: Informatika Ročník: 3. ročník osmiletého gymnázia, třída 3.A Využití: Prezentace určená
VíceGymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11
Gymnázium, Brno Matice Závěrečná maturitní práce Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Konzultant: Mgr. Aleš Kobza Ph.D. Brno, 2011 Prohlášení Prohlašuji, že jsem předloženou práci zpracoval samostatně
VíceRAW s programem Adobe Photoshop CS
RAW s programem Adobe Photoshop CS RAW s programem Adobe Photoshop CS Jiří Heller Bruce Fraser Peachpit Press Authorized translation from the English language edition, entitled REAL WORLD CAMERA RAW WITH
VíceMatice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.
Maticové operace Definice Skalár Představme si nějakou množinu, jejíž prvky lze sčítat a násobit. Pěkným vzorem jsou čísla, která už známe od mala. Prvky takové množiny nazýváme skaláry. Matice Matice
VíceVYUŽITÍ 3D FRAKTÁLNÍ ANALÝZY PŘI HODNOCENÍ KVALITY TISKU
VYUŽITÍ 3D FRATÁLNÍ ANALÝZY PŘI HODNOCENÍ VALITY TISU Zmeškal Oldřich, Tomáš Bžatek Ústav fyzikální a spotřební chemie, Fakulta chemická, Vysoké učení technické v Brně, Purkyňova 118, 612 00 Brno Abstrakt
VíceUNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta elektrotechniky a informatiky. Informační systém realitní kanceláře Jan Šimůnek
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systém realitní kanceláře Jan Šimůnek Bakalářská práce 2011 Prohlášení autora Prohlašuji, že jsem tuto práci vypracoval samostatně.
VíceKonverze grafických rastrových formátů
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA MAPOVÁNÍ A KARTOGRAFIE Konverze grafických rastrových formátů semestrální práce Jakub Hořejší Ondřej Šalanda V
VíceAnalýza a zpracování digitálního obrazu
Analýza a zpracování digitálního obrazu Úlohy strojového vidění lze přibližně rozdělit do sekvence čtyř funkčních bloků: Předzpracování veškerých obrazových dat pomocí filtrací (tj. transformací obrazové
VíceSOFTWARE NA ZPRACOVÁNÍ MRAČEN BODŮ Z LASEROVÉHO SKENOVÁNÍ. Martin Štroner, Bronislav Koska 1
SOFTWARE NA ZPRACOVÁNÍ MRAČEN BODŮ Z LASEROVÉHO SKENOVÁNÍ SOFTWARE FOR PROCESSING OF POINT CLOUDS FROM LASER SCANNING Martin Štroner, Bronislav Koska 1 Abstract At the department of special geodesy is
VíceGrafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech NEPRAVDA Grafická data jsou u rastrové grafiky uložena v pixelech PRAVDA Grafická data
Grafická data jsou u 2D vektorové grafiky uložena ve voxelech Grafická data jsou u rastrové grafiky uložena v pixelech Grafická data jsou u vektorové grafiky uložena v pixelech Na rozdíl od rastrové grafiky
VíceText úlohy. Vyberte jednu z nabízených možností:
2. pokus 76% Úloha 1 V rovině je dán NEKONVEXNÍ n-úhelník a bod A. Pokud paprsek (polopřímka) vedený z tohoto bodu A má (po vynechání vodorovných hran a rozpojení zbývajících hran) celkově 4 průsečíky
VíceVLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE
VLIV GEOMETRICKÉ DISPERZE NA ŠÍŘENÍ NAPĚŤOVÝCH VLN Petr Hora Centrum diagnostiky materiálu, Ústav termomechaniky AV ČR, Veleslavínova, 3 4 Plzeň, e-mail: hora@cdm.it.cas.cz Abstrakt The effect geometrical
VíceKONTROLA PŘESNOSTI VÝROBY S VYUŽITÍM MATLABU
KONTROLA PŘESNOSTI VÝROBY S VYUŽITÍM MATLABU Ing. Vladislav Matějka, Ing. Jiří Tichý, Ing. Radovan Hájovský Katedra měřicí a řídicí techniky, VŠB-TU Ostrava Abstrakt: Příspěvek se zabývá možností využít
Více1. ÚVOD 2. MAGNETOMETRY 2.1. PRINCIP MAGNETOMETRŮ 2009/26 18. 5. 2009
ZÁKLADNÍ PRVK KONSTRUKCE ELEKTRONICKÉO KOMPASU Ing. David Skula Ústav automatizace a měřicí techniky Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně Kolejní 2960/4, 612 00 Brno Email: xskula00@stud.feec.vutbr.cz
VíceDigitální fotoaparáty, základy digitální fotografie
Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 Digitální fotoaparáty, základy digitální fotografie Obsah Obsah...1 Digitální fotoaparáty...3 Základní rozdělení...3
VíceNÁVRH LQG ŘÍZENÍ PRO FYZIKÁLNÍ MODEL KULIČKY NA TYČI
NÁVRH LQG ŘÍZENÍ PRO FYZIKÁLNÍ MODEL KULIČKY NA TYČI Petr Vojčinák, Martin Pieš, Radovan Hájovský Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra měřicí a
Více6. Střídavý proud. 6. 1. Sinusových průběh
6. Střídavý proud - je takový proud, který mění v čase svoji velikost a smysl. Nejsnáze řešitelný střídavý proud matematicky i graficky je sinusový střídavý proud, který vyplývá z konstrukce sinusovky.
VícePro úlohy digitálního zpracování obrazu je příznačný velký objem dat. Doposud ani rychlé počítače s konvenční sériovou architekturou nejsou schopny
Obrazová matice Pro úlohy digitálního zpracování obrazu je příznačný velký objem dat. Doposud ani rychlé počítače s konvenční sériovou architekturou nejsou schopny vykonat instrukce v čase, který odpovídá
VíceStabilita v procesním průmyslu
Konference ANSYS 2009 Stabilita v procesním průmyslu Tomáš Létal VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV PROCESNÍHO A EKOLOGICKÉHO INŽENÝRSTVÍ, Adresa: Technická 2896/2, 616 69
VíceAkustika. Rychlost zvukové vlny v v prostředí s hustotou ρ a modulem objemové pružnosti K
zvuk každé mechanické vlnění v látkovém prostředí, které je schopno vyvolat v lidském uchu sluchový vjem akustika zabývá se fyzikálními ději spojenými se vznikem zvukového vlnění, jeho šířením a vnímáním
Více8. Posloupnosti, vektory a matice
. jsou užitečné matematické nástroje. V Mathcadu je často používáme například k rychlému zápisu velkého počtu vztahů s proměnnými parametry, ke zpracování naměřených hodnot, k výpočtům lineárních soustav
VíceVýkonnost specializovaných bezpečnostních kamer při předávání statického obrazu s využitím dotazovací metody GET
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Issue: 2012 14 4 Výkonnost specializovaných bezpečnostních kamer při předávání statického obrazu s využitím dotazovací metody GET Performance of specialized security
Více1.0 Lekce 1: Seznámení s prostøedím. 2.0 Lekce 2: Základní opravy fotografie
Adobe PHOTOSHOP 7.0 Obsah: 1.0 Lekce 1: Seznámení s prostøedím 1.1 Vektory a bitmapy 1.2 Grafické formáty 1.3 Pracovní plocha 1.3.1 Volba z panelu nástrojù 1.3.2 Panel nástrojù 1.4 Zaèátek 2.0 Lekce 2:
Více2. RBF neuronové sítě
2. RBF neuronové sítě Kapitola pojednává o neuronových sítích typu RBF. V kapitole je popsána základní struktura tohoto typu neuronové sítě. Poté následuje definice a charakteristika jednotlivých radiálně
VíceInterpolace trojrozměrných dat magnetické rezonance
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2010 12 2 Interpolace trojrozměrných dat magnetické rezonance Interpolation of magnetic resonance threedimensional data Jan Mikulka mikulka@feec.vutbr.cz Ústav
VíceRegistrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost
Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0553 Elektronická podpora zkvalitnění výuky CZ.1.07 Vzděláním pro konkurenceschopnost Projekt je realizován v rámci Operačního programu Vzdělávání pro konkurence
VíceIDEA Frame 4. Uživatelská příručka
Uživatelská příručka IDEA Frame IDEA Frame 4 Uživatelská příručka Uživatelská příručka IDEA Frame Obsah 1.1 Požadavky programu... 6 1.2 Pokyny k instalaci programu... 6 2 Základní pojmy... 7 3 Ovládání...
VíceSvětlo v multimódových optických vláknech
Světlo v multimódových optických vláknech Tomáš Tyc Ústav teoretické fyziky a astrofyziky, Masarykova univerzita, Kotlářská 2, 61137 Brno Úvod Optické vlákno je pozoruhodný fyzikální systém: téměř dokonalý
VíceLaserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti
Laserový skenovací systém LORS vývoj a testování přesnosti Ing. Bronislav Koska Ing. Martin Štroner, Ph.D. Doc. Ing. Jiří Pospíšil, CSc. ČVUT Fakulta stavební Praha Článek popisuje laserový skenovací systém
VíceBayesovská klasifikace digitálních obrazů
Výzkumný ústav geodetický, topografický a kartografický Bayesovská klasifikace digitálních obrazů Výzkumná zpráva č. 1168/2010 Lubomír Soukup prosinec 2010 1 Úvod V průběhu nedlouhého historického vývoje
VíceTechnisches Lexikon (cz.) 16/10/14
Technický lexikon Pojmy z techniky měření sil a točivých momentů a d a tových listů GTM Technisches Lexikon (cz.) 16/10/14 Úvod V tomto Technickém lexikonu najdete vysvětlení pojmů z techniky měření síly
VíceDigitální učební materiály ve škole, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0527
Projekt: Příjemce: Digitální učební materiály ve škole, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0527 Střední zdravotnická škola a Vyšší odborná škola zdravotnická, Husova 3, 371 60 České Budějovice
Více17 Vlastnosti ručkových měřicích přístrojů
17 Vlastnosti ručkových měřicích přístrojů Ručkovými elektrickými přístroji se měří základní elektrické veličiny, většinou na principu silových účinků poli. ato pole jsou vytvářena buď přímo měřeným proudem,
VíceOBRAZOVÁ ANALÝZA. Speciální technika a měření v oděvní výrobě
OBRAZOVÁ ANALÝZA Speciální technika a měření v oděvní výrobě Prostředky pro snímání obrazu Speciální technika a měření v oděvní výrobě 2 Princip zpracování obrazu matice polovodičových součástek, buňky
VíceTECHNICKÉ PREZENTACE
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ TECHNICKÉ PREZENTACE Tvorba animací v rámci prezentace Ing. Pavel Smutný, Ph.D. Ostrava 2013 Ing. Pavel Smutný, Ph.D. Vysoká škola báňská
VíceXML Š ABLONY A JEJICH INTEGRACE V LCMS XML TEMPLATES AND THEIN INTEGRATION IN LCMS
XML Š ABLONY A JEJICH INTEGRACE V LCMS XML TEMPLATES AND THEIN INTEGRATION IN LCMS Roman MALO - Arnošt MOTYČKA This paper is oriented to discussion about using markup language XML and its features in LCMS
VíceNEXIS 32 rel. 3.50. Generátor fází výstavby TDA mikro
SCIA CZ, s. r. o. Slavíčkova 1a 638 00 Brno tel. 545 193 526 545 193 535 fax 545 193 533 E-mail info.brno@scia.cz www.scia.cz Systém programů pro projektování prutových a stěnodeskových konstrukcí NEXIS
VíceRepeatery pro systém GSM
Rok / Year: Svazek / Volume: Číslo / Number: 2010 12 3 Repeatery pro systém GSM Repeaters for GSM system Petr Kejík, Jiří Hermany, Stanislav Hanus xkejik00@stud.feec.vutbr.cz Fakulta elektrotechniky a
VíceObsah. Seznámení s programem Adobe Photoshop CS5. Práce se soubory. Úvod 13. 1.1 Spuštění a ukončení programu 17. 1.2 Popis okna programu 19
Obsah Úvod 13 1. 2. Seznámení s programem Adobe Photoshop CS5 1.1 Spuštění a ukončení programu 17 1.1.1 Spuštění programu 17 1.1.2 Ukončení programu 18 1.2 Popis okna programu 19 1.2.1 Okno programu 19
VíceOBSAH. ÚVOD...5 O Advance CADu...5 Kde nalézt informace...5 Použitím Online nápovědy...5. INSTALACE...6 Systémové požadavky...6 Začátek instalace...
OBSAH ÚVOD...5 O Advance CADu...5 Kde nalézt informace...5 Použitím Online nápovědy...5 INSTALACE...6 Systémové požadavky...6 Začátek instalace...6 SPUŠTĚNÍ ADVANCE CADU...7 UŽIVATELSKÉ PROSTŘEDÍ ADVANCE
VíceOsvětlování a stínování
Osvětlování a stínování Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 21. dubna 2010 Obsah 1 Vlastnosti osvětlovacích modelů 2 Světelné zdroje a stíny 3 Phongův osvětlovací model 4 Stínování 5 Mlha Obsah 1 Vlastnosti
VíceELEKTŘINA A MAGNETIZMUS
EEKTŘINA A MAGNETIZMUS XII Střídavé obvody Obsah STŘÍDAÉ OBODY ZDOJE STŘÍDAÉHO NAPĚTÍ JEDNODUHÉ STŘÍDAÉ OBODY EZISTO JAKO ZÁTĚŽ 3 ÍKA JAKO ZÁTĚŽ 5 3 KONDENZÁTO JAKO ZÁTĚŽ 6 3 SÉIOÝ OBOD 7 3 IMPEDANE 3
VíceTeorie barev. 1. Barvený model. 2. Gamut. 3. Barevný prostor. Barevný prostor různých zařízení
Teorie barev 1. Barvený model Barevný model představuje metodu (obvykle číselnou) popisu barev. Různé barevné modely popisují barvy, které vidíme a se kterými pracujeme v digitálních obrazech a při jejich
VíceMatematika I: Aplikované úlohy
Matematika I: Aplikované úlohy Zuzana Morávková Katedra matematiky a deskriptivní geometrie VŠB - Technická univerzita Ostrava 260. Řy 283 - Pálkař Zadání Pálkař odpálí míč pod úhlem α = 30 a rychlostí
VícePRAXE A PŘÍNOSY INDEXOVÉHO BENCHMARKINGU PRACTISE AND BENEFITS OF INDEX BENCHMARKING
PRAXE A PŘÍNOSY INDEXOVÉHO BENCHMARKINGU PRACTISE AND BENEFITS OF INDEX BENCHMARKING Daniel Salava 1 Anotace: Tento článek se zabývá problematikou a aspekty užití indexového benchmarkingu zejména v malých
VíceSTUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO
STUDIUM HLADINOVÉHO ELEKTROSTATICKÉHO ZVLÁKŇOVÁNÍ J. Kula, M. Tunák, D. Lukáš, A. Linka Technická Univerzita v Liberci Abstrakt V posledních letech se uplatňuje výroba netkaných, nanovlákenných vrstev,
Více