ACV_Slides at Fachhochschule St. Pölten | Flashcards & Summaries

Lernmaterialien für ACV_Slides an der Fachhochschule St. Pölten

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TESTE DEIN WISSEN

What should be considered for image subtraction?

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TESTE DEIN WISSEN

You should use the absolute values, otherwise negative values are possible

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TESTE DEIN WISSEN

What is the plenoptic function?

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TESTE DEIN WISSEN

Is an idealized function in the CV to describe an image independent of the position of the viewer.

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TESTE DEIN WISSEN

What does a color image consist of?

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TESTE DEIN WISSEN

3 gray value images (image with 3 Layers)

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TESTE DEIN WISSEN

What are challanges in computer vision?

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TESTE DEIN WISSEN
  1. view point (Betrachtungswinkel)
  2. illumination (Ausleuchtung)
  3. occlusion (Verdeckung)
  4. scale (Größenverhältnisse)
  5. deformation (Verformung)
  6. background clutter (Unordnung im Hintergrund)
  7. object intra-class variation (objektinterne Klassenvariation)
  8. local ambiguity (lokale Mehrdeutigkeit)
  9. the world behind the image (Aussagekraft)
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TESTE DEIN WISSEN

What do you get with f(x,y) in image processing?

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TESTE DEIN WISSEN

It gives the intensity at position (x,y)

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TESTE DEIN WISSEN

How does image multiplication work?

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TESTE DEIN WISSEN

Multiplication of the gray values by a constant factor C.


C>1: Image becomes brighter (possibly clipping), 

C<1: Image becomes darker

! Histogram-based approaches are better for brightness correction

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TESTE DEIN WISSEN

Explain the image division?

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TESTE DEIN WISSEN

Used for change detection (as in subtraction), 


Unchanged regions :value 1


Changed regions: 

im1> im2 = [1 255]

im1<im2 = [0 1]

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TESTE DEIN WISSEN

Nenne Besonderheiten von logischen Operationen?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Pixelweise logische Verknüpfung von Grauwerten
  • Nur sinnvoll auf Binärbildern
  • Bilder vorher ev. invertieren damit Hintergrund = 0 und       Vordergrund = 1
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TESTE DEIN WISSEN

Are there another types of images?

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TESTE DEIN WISSEN

Multispectral images (for different IR band)

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist ein normalisiertes Histogramm?

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TESTE DEIN WISSEN

Normalisiertes Histogramm stellt Auftrittswahrscheinlichkeiten der Grauwerte dar. Normalisierungsfaktor = Anzahl der Pixel

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TESTE DEIN WISSEN

Wie kann man Bewegungen in einer Videosequenz entfernen?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Durch die Bildmittelung. Kleine Bewegungen setzen sich im Mittelwertbild nicht durch!

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TESTE DEIN WISSEN

Was machen die logischen Operationen AND, OR und XOR einfach ausgedrückt?

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TESTE DEIN WISSEN

AND =  zeigt an was in beiden Bildern gleich ist (nur doppelte)

OR = zeigt alles von beiden Bildern an (alle)

XOR = zeigt an was nur einmal vorkommt (keine doppelten)

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Beispielhafte Karteikarten für deinen ACV_Slides Kurs an der Fachhochschule St. Pölten - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

What should be considered for image subtraction?

A:

You should use the absolute values, otherwise negative values are possible

Q:

What is the plenoptic function?

A:

Is an idealized function in the CV to describe an image independent of the position of the viewer.

Q:

What does a color image consist of?

A:

3 gray value images (image with 3 Layers)

Q:

What are challanges in computer vision?

A:
  1. view point (Betrachtungswinkel)
  2. illumination (Ausleuchtung)
  3. occlusion (Verdeckung)
  4. scale (Größenverhältnisse)
  5. deformation (Verformung)
  6. background clutter (Unordnung im Hintergrund)
  7. object intra-class variation (objektinterne Klassenvariation)
  8. local ambiguity (lokale Mehrdeutigkeit)
  9. the world behind the image (Aussagekraft)
Q:

What do you get with f(x,y) in image processing?

A:

It gives the intensity at position (x,y)

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Q:

How does image multiplication work?

A:

Multiplication of the gray values by a constant factor C.


C>1: Image becomes brighter (possibly clipping), 

C<1: Image becomes darker

! Histogram-based approaches are better for brightness correction

Q:

Explain the image division?

A:

Used for change detection (as in subtraction), 


Unchanged regions :value 1


Changed regions: 

im1> im2 = [1 255]

im1<im2 = [0 1]

Q:

Nenne Besonderheiten von logischen Operationen?

A:
  • Pixelweise logische Verknüpfung von Grauwerten
  • Nur sinnvoll auf Binärbildern
  • Bilder vorher ev. invertieren damit Hintergrund = 0 und       Vordergrund = 1
Q:

Are there another types of images?

A:

Multispectral images (for different IR band)

Q:

Was ist ein normalisiertes Histogramm?

A:

Normalisiertes Histogramm stellt Auftrittswahrscheinlichkeiten der Grauwerte dar. Normalisierungsfaktor = Anzahl der Pixel

Q:

Wie kann man Bewegungen in einer Videosequenz entfernen?

A:

Durch die Bildmittelung. Kleine Bewegungen setzen sich im Mittelwertbild nicht durch!

Q:

Was machen die logischen Operationen AND, OR und XOR einfach ausgedrückt?

A:

AND =  zeigt an was in beiden Bildern gleich ist (nur doppelte)

OR = zeigt alles von beiden Bildern an (alle)

XOR = zeigt an was nur einmal vorkommt (keine doppelten)

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