Signaler, information & bilder, föreläsning 14

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Signaler, information & bilder, föreläsning 14"

Transkript

1 Signaler, inormation & bilder, öreläsning Michael Felsberg Computer Vision Laborator Department o Electrical Engineering michael.elsberg@liu.se Översikt D signalbehandling (bildbehandling) orts. Faltningskärnor Deriverande Högpassiltrerade Omsampling Generell / translation Förstoring (uppsampling) Förminskning (nedsampling) Rotation Teori: Kap. 3.7, 3.8, 3.9, 3., Snonmer Faltningskärna Filterkärna Filter Operator Kärna Bgger på Maria Magnussons öreläsningar Lågpassiltrering Jämör med Fig. 3.3 * /56 Lågpassiltrering i Fourierdomänen Jm Fig. 3.3

2 Filtrering via multiplikation i DFTdomänen ger cirkulär altning kan örberäknas Sker via multiplikation i ourierdomänen. Utbilden blir lika stor som inbilden. D cirkulär altning g D N h D där N noterar modulo periodiskt N m g D n hd m nn.59 n cirkulär altning och N betecknar N operation, dvs hd kan uppattas som upprepad eller cirkulär h n h N n. g h m G k H k Det gäller : DFT D N D D D Bevis inns i kompendiet ör den intresserade. D D Pthon : signal.tconvolve() Fig. 3.9 D cirkulär altning Motivering i spatialdomänen att är en deriveringsoperator - / * * Från gmnasiet: Faltning, g=d*: = = Alltså: För att cirkulär altning ska ge samma resultat som vanlig linjär altning kan zero-padding behövas. g samma!

3 Derivering kan ses som altning med en deriveringsoperator Antag att ouriertransormen av Fu ju Fu ju Fu ju Fouriertransormen av en deriveringsoperator är en rät linje! är F u, dvs En altningskärna vars ouriertransorm liknar en rät linje i ourierdomänen kan användas som deriveringsoperator! Motivering i ourierdomänen att är en deriveringsoperator - / Sätta dirac-impulser på varje element i altningskärnan med sampelavstånd h / Tag kontinuerlig Fouriertransorm H ju ju u e e v / j sin u / ju då u Den liknar en rät linje ör låga rekvenser. Den beräknar derivatan bra ör låga rekvenser och dämpar höga rekvenser. Deriverande (och lågpassiltrerande) altningskärna i -led (u-led) j sin u här /, Fig. 3.7 Deriverande (och lågpassiltrerande) altningskärna i -led (v-led) j sin v här /, Fig / v centrala -dierenser u - / centrala -dierenser v u 3

4 Deriverande altningskärna i -led (u-led) med lågpass-eekt i båda ledder Deriverande altningskärna i -led (v-led) med lågpass-eekt i båda ledder Sobel- - - = - /8 - * / u cos v j sin här /, / Fig. 3.7 Sobel- = /8 * / v cos u j sin här /, - / Fig. 3.7 Deriverande altning alta med /8, Beloppet av gradienten tar ram kanter i bilden Inbild Beloppet av gradienten, gråskale ärgtabell - bipolär : ärgtabell: svart 7-8 blå grå vit 55 vit 7 röd /8,,,,,,,,

5 -8=svart 7=vitt =svart 55=vitt Derivering och kantdetektering :original Jm Fig. 3.8 Rotationsinvarians Det är önskvärt att ett derivata-ilter-par är rotationsinvariant. Då kommer kantstrkan, absolutbeloppet av gradienten, inte bero av kantens rotationsläge.,,, Med centrala dierenser Med Sobelparet Färgtabell: Vit = Svart = positivt värde Olika derivata-ilter - / Linjär diskret altning då centrum är mellan pilarna /8 - / Ett ilter med centrum mellan pilarna Fig * = - / / / - - * = / / / basilter (Haar wavelets) 5

6 Ett idealt Laplace-ilter beräknar :aderivatan i - och -led Laplaceoperatorn: Fouriertransorm:, u v,, u v är ett kratigt högpassilter i - och - led Faltningskärna som approimerar det ideala Laplace-iltret ju ju,, / : e e / cos v / sin u /, - = / - / + - / sin u sin v Fig multiplicerat på det approimativa Laplace-iltret ger ett högpassilter E) användning av Laplace, negativ: Erhåll en bild med tdligare detaljer Spatialdomän Fourierdomän = - / - - / Laplace, negativ / Fig. 3.9 Fig. 3. 6

7 Bildstorlek: N N np.t.tshit( np.t.it( np.t.itshit())) Fig..6 Uppsampling, ideal Generell omsampling, princip Omsampling består av... ) Faltning med en interpolations-unktion på den samplade signalen ger en kontinuerlig signal. ) Sampling av den kontinuerliga signalen. Fig.. Sådana här distorsioner har t e Satellitbilder Vissa mikroskop Vissa röntgenbildörstärkare Vidvinkelkamerabilder Fig.. I verkligheten beräknas den kontinuerliga unktionen endast i den omsamplade signalens samplingspunkter. Ideal uppsampling Bildstorlek: N N Vilken interpolationsunktion motsvarar denna metod? np.t.tshit( np.t.t( np.t.itshit())) Nollpadda 7

8 Fig..7 Fourier transormen av linjära och närmsta granne interpolationsunktionerna sinc u Fouriertransormen av sinc sinc u Fouriertransormen av sinc Ger lågpassiltering Kan ge vikningsdistorsion eter omsampling Interpolationsunktioner Närmsta granne interpolation Linjär interpolation Trunkerad sinc interpolation Sinc interpolation bättre snabbare Men cubic spline interpolation kan vara både snabbare och bättre än trunkerad sinc interpolation! (Linjär) Interpolation Sätt =. Fltta interpolationsunktionen till den intressanta positionen. Interpolationsunktioner är jämna => betrakta bara avstånd värde Fig..5 D bilinjär interpolation, Basta på,,,,, e e,,, e e, e e, e e, e e 8

9 Nedsampling + interpolations. Nedsampling m. olika interpolationskn. D uppsampling en aktor Nedsampling, ideal Original Närmsta granne interpolation Bilinjär interpolation Bicubic 6 spline interpolation Fig..8 Fig..3 original original Eter slarvig nedsampling Fig..-.5 Snabb radiell sinus + långsam radiell sinus Bicubic interpolation Bilinjär interpolation Fig.. 9

10 ekvivalent med att kasta bort varannan piel Nedsampling, k=, närmsta granne Bildstorlek: 566 Bildstorlek: 83 Nedsampling, k=, bilinjär interpolation / Bildstorlek: 83 bredd = k = pilar Detta är ekvivalent med: /6 / / dvs lågpassiltrering, öljt av att kasta bort varannan piel Eekter av vikningsdistorsion Vikningsdistorsionen nästan borta Rotation av en bild cos R sin sin cos Inbild Utbild R Fig.. metoder att rotera: Här bara no För alla i inbilden. Beräkna R i utbilden R: värdet i. värdet För alla i utbilden Beräkna R inbilden sprids ut i utbilden i inbilden : R R måste interpoleras ram i inbilden Forward mapping Inverse mapping

11 Rotation enligt metod Observera! Inbilden och utbilden är överlagrade. Rotation i närbild R värdet R måste interpoleras ram i inbilden ' R ' Fig.. Inbild öre rotation Utbild eter rotation Rotation med bilinjär interpolation Varör blir apan suddigare eter rotationerna? Rotation 3 o Rotation -3 o Slutsatser ör omsampling samt rotation Den ideala interpolationsunktionen är en sinc som motsvarar en rektangelunktion i Fourierdomänen. Vid uppsampling och rotation ska rektangelunktionen gå till vid bandgränsen. Vid nedsampling med k ska rektangel-unktionen gå till vid bandgränsen/k. Den korresponderade interpolationsunktionen blir k gånger bredare. Interpolations-unktionen utör lågpassiltrering annars år man vikningsdistorsion. Triangelunktionen (linjär interpolation): Dess bredd = bredden på sincens huvudlob. Uppsampling: bredden på triangelunktionen pilar Nedsampling: bredden på triangelunktionen k pilar

Signaler, information & bilder, föreläsning 14

Signaler, information & bilder, föreläsning 14 Signaler, inormation & bilder, öreläsning Michael Felsberg och Maria Magnusson Computer Vision Laborator (Datorseende) Department o Electrical Engineering (ISY) michael.elsberg@liu.se, maria.magnusson@liu.se

Läs mer

Lågpassfiltrering. Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 8. Lågpassfiltrering

Lågpassfiltrering. Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 8. Lågpassfiltrering Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSIG 8 signalbehandling (bildbehandling) orts. Lågpassilter, orts. Snonmer Cirkulär och Faltningskärna Linjär altning, orts Filterkärna Faltningskärnor: 3 Filter eriverande

Läs mer

Signaler, information & bilder, föreläsning 15

Signaler, information & bilder, föreläsning 15 Översikt Signaler, inormation & bilder, öreläsning 5 Michael Felsberg och Maria Magnusson Computer Vision Laborator (Datorseende) Department o Electrical Engineering (ISY) michael.elsberg@liu.se, maria.magnusson@liu.se

Läs mer

Signaler, information & bilder, föreläsning 12

Signaler, information & bilder, föreläsning 12 Signaler, inormation & bilder, öreläsning Michael Felsberg Computer Vision Laboratory epartment o Electrical Engineering michael.elsberg@liu.se Översikt signalbehandling (bildbehandling) en digitala bilden,

Läs mer

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 7. En bild är en 2D signal. För en digital bild gäller. Fig. 2.1

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 7. En bild är en 2D signal. För en digital bild gäller. Fig. 2.1 Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 7 D signalbehandling (bildbehandling) Den digitala bilden, ärgtabeller D kontinuerlig ouriertransorm och D DFT D sampling D diskret altning Lågpassiltrerande D altningskärnor

Läs mer

7 Olika faltningkärnor. Omsampling. 2D Sampling.

7 Olika faltningkärnor. Omsampling. 2D Sampling. 7 Olika faltningkärnor. Omsampling. D Sampling. Aktuella ekvationer: Se formelsamlingen. 7.. Faltningskärnors effekt på bilder. Bilden f(, y) ska faltas med olika faltningskärnor, A H, se nedan. f(,y)

Läs mer

TSBB31 Medicinska bilder Föreläsning 3

TSBB31 Medicinska bilder Föreläsning 3 TSBB3 Medicinska bilder öreläsning 3 D signalbehandling (bildbehandling) Den digitala bilden, ärgtabeller D kontinuerlig ouriertransorm och D DT D sampling D diskret altning Lågpassiltrerande D altningskärnor

Läs mer

Signaler, information & bilder, föreläsning 13

Signaler, information & bilder, föreläsning 13 Signaler, inormation & bilder, öreläsning 3 Michael elsberg Computer Vision Laboratory epartment o Electrical Engineering michael.elsberg@liu.se Översikt signalbehandling (bildbehandling) en digitala bilden,

Läs mer

TSBB31. En bild är en 2D signal. Exempel på färginnehåll i bilder p. 4. För en digital bild gäller. vitt. Fig. 1.1

TSBB31. En bild är en 2D signal. Exempel på färginnehåll i bilder p. 4. För en digital bild gäller. vitt. Fig. 1.1 TSBB3 Medicinska bilder Föreläsning 3 D signalbehandling (bildbehandling) Den digitala bilden, ärgtabeller D kontinuerlig ouriertransorm och D DFT D sampling D diskret altning Lågpassiltrerande D altningskärnor

Läs mer

Signaler, information & bilder, föreläsning 13

Signaler, information & bilder, föreläsning 13 Signaler, inormation & bilder, öreläsning 3 Michael Felsberg och Maria Magnusson Computer Vision Laboratory (atorseende) epartment o Electrical Engineering (ISY) michael.elsberg@liu.se, maria.magnusson@liu.se

Läs mer

Medicinska bilder. Programkurs 6 hp Medical Images TSBB31 Gäller från: 2018 VT. Fastställd av. Fastställandedatum

Medicinska bilder. Programkurs 6 hp Medical Images TSBB31 Gäller från: 2018 VT. Fastställd av. Fastställandedatum 1(6) Medicinska bilder Programkurs 6 hp Medical Images TSBB31 Gäller från: 2018 VT Fastställd av Programnämnden för elektroteknik, fysik och matematik, EF Fastställandedatum LINKÖPINGS UNIVERSITET 2(6)

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB03 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB03 Tid: 2004-06-0 kl. 8-2 Lokaler: Garnisonen Ansvarig lärare: Maria Magnusson Seger besöker lokalen kl. 9.00 och 0.45. tel 073-804 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa,

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA70 Tid: 2003-08-22 kl. 4-8 Lokaler: G36 Ansvarig lärare: Maria Magnusson Seger besöker lokalen kl. 6.00. tel 0702/33 79 48 Hjälpmedel: Räknedosa, OH-film, medskickad

Läs mer

Spektrala Transformer för Media

Spektrala Transformer för Media Spektrala Transformer för Media Filtrering och transformer i 2D Linjär bildbehandling Principerna från -dimensionell signalbehandling kan appliceras även på 2D-signaler Tillämpningar: Bildförbättring (brusreducering)

Läs mer

Spektrala Transformer för Media

Spektrala Transformer för Media Spektrala Transformer för Media Filtrering och transformer i 2D DT2/3 Spektrala Transformer Jonas Beskow Linjär bildbehandling Principerna från -dimensionell signalbehandling kan appliceras även på 2D-signaler

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB03 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB03 Tid: 2006-05-3 kl. 8-2 Lokal: TER2 Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl. 9.40. tel 073-804 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB3, 26--28 Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se), Anders Eklund DEL : Grundläggande 2D signalbehandling Uppgift (3p) Translationsteoremet säger att absolutvärdet

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB03 och TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB03 och TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB03 och TSEA70 Tid: 004-08-10 kl. 8-1 Lokaler: TER1 Ansvarig lärare: Maria Magnusson Seger besöker lokalen kl. 9.00 och 10.45. tel 073-804 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa,

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB Tid: 3-5-3 Lokaler: TER Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl. 8.5 och.3 tel 73-8 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling, OH-film,

Läs mer

'LJLWDODELOGHUR KGLJLWDOELOGPDQLSXOHULQJ

'LJLWDODELOGHUR KGLJLWDOELOGPDQLSXOHULQJ 'LJLWDODELOGHUR KGLJLWDOELOGPDQLSXOHULQJ Nyckelord: Sampling, kvantisering, upplösning, geometriska operationer, fotometriska operationer, målning, filtrering 'LJLWDOUHSUHVHQWDWLRQR KODJULQJDYELOGHU En

Läs mer

Bildförbättring i spatial domänen (kap. 3) Bildförbättring (enhancement) Spatial domän. Operatorer. Tröskling (threshold) Gråskale-transformationer

Bildförbättring i spatial domänen (kap. 3) Bildförbättring (enhancement) Spatial domän. Operatorer. Tröskling (threshold) Gråskale-transformationer Bildförbättring i spatial domänen (kap. 3) Punktoperationer Gråskaletransformationer Logiska & aritmetiska operationer Filtrering Faltning Lågpassfilter Högpassfilter Bildförbättring (enhancement) Förbättra

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA70 Tid: 00-05-8 kl. -8 Lokaler: G, G Ansvarig lärare: Maria Magnusson Seger besöker lokalen kl. 5 och 7. tel Hjälpmedel: Räknedosa, OH-film, medskickad formelsamling

Läs mer

TNM030 Tentasammanfattning (frågor) Nathalie Ek, Sammanfattning. TNM030 - Bildbehandling och bildanalys

TNM030 Tentasammanfattning (frågor) Nathalie Ek, Sammanfattning. TNM030 - Bildbehandling och bildanalys Sammanfattning TNM030 - Bildbehandling och bildanalys Nathalie Ek (natek725), MT -07 2011, LIU Campus Norrköping 1 I det mänskliga ögats näthinna finns två typer av ljussensorer. a) Vad kallas de två typerna?

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB Tid: --, kl. - Lokaler: U, U, U Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl.. och. tel. Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling, OH-film, sa och

Läs mer

Signaler, information & bilder, föreläsning 15

Signaler, information & bilder, föreläsning 15 Signaler, information & bilder, föreläsning 5 Michael Felsberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering michael.felsberg@liu.se Översikt Histogram och tröskelsättning Histogramutjämning

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB4 Tid: -5-8 Lokaler: TER3 Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl. 8.45 och.45 tel 8336, 73-84 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA Tid: -- kl. - Lokaler: G3 Ansvarig lärare: Henrik Turbell besöker lokalen kl..3 tel Adm. assistent: Ylva Jernling tel Hjälpmedel: Räknedosa, OH-film, medskickad

Läs mer

Bildbehandling, del 1

Bildbehandling, del 1 Bildbehandling, del Andreas Fhager Kapitelhänvisningar till: Image Processing, Analysis and Machine Vision, 3rd ed. by Sonka, Hlavac and Boyle Representation av en bild Så här kan vi plotta en bild tex

Läs mer

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer Spektrala Transformer Fouriertransformer Fourier Gif mig en wågform och jag skola skrifva den som en summa af sinuswågor! Jean-Baptiste Fourier 1768-1830 Fouriertransformen Transformerar kontinuerliga

Läs mer

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4 Fouriertransformen, forts Mer egenskaper av fouriertransformen Enkel tillämpning: Filtrera bort oönskat buller från vacker visselton Fouriertransformen, slutsats

Läs mer

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 7. En bild är en 2D signal 1D: f(t) är en funktion f som beror av tiden t. För en digital bild gäller

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 7. En bild är en 2D signal 1D: f(t) är en funktion f som beror av tiden t. För en digital bild gäller Sinal- och Bildbehandlin ÖRELÄSNING 7 D sinalbehandlin (bildbehandlin) Den diitala bilden, ärtabeller D kontinuerli ouriertransorm och D DT D samplin D diskret altnin Låpassiltrerande D altninskärnor Teori:

Läs mer

Signal- och bildbehandling

Signal- och bildbehandling 1(9) Signal- och bildbehandling Programkurs 6 hp Signal and Image Processing TSBB14 Gäller från: 2018 VT Fastställd av Programnämnden för kemi, biologi och bioteknik, KB Fastställandedatum LINKÖPINGS UNIVERSITET

Läs mer

Bildförbättring i frekvensdomänen (kap.4)

Bildförbättring i frekvensdomänen (kap.4) Bildörbättring i rekensdomänen kap.4 Föreläsning a Mer om iltrering Jämörelse med spatialdomänen Filterdesign Lågpassilter ögpassilter omomor iltrering Korrelation OBS!!! Alla bilder rån öreläsningen är

Läs mer

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer Spektrala Transformer Kurssammanfattning Fyra kärnkoncept Sampling Faltning Poler och nollställen Fouriertransform Koncept #1: Sampling En korrekt samplad signal kan rekonstrueras exakt, dvs ingen information

Läs mer

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer Spektrala Transformer Fouriertransformer Fourier Gif mig en wågform och jag skola skrifva den som en summa af sinuswågor! Jean-Baptiste Fourier 768-830 Fouriertransformen Transformerar kontinuerliga signaler

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA70 Tid: 000-03-8 kl. 4-8 Lokaler: Garnisonen Ansvariga lärare: Olle Seger, Maria M Seger besöker lokalerna kl 500 och 700 tel 070/33 79 48 Hjälpmedel: Räknedosa,

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 203--0 Sal TER4 Tid 8-2 Kurskod TSBB3 Provkod TEN Kursnamn/ Benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB, -- Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se), Hans Knutsson, Mats Andersson, Gustaf Johansson DEL : Grundläggande D signalbehandling Uppgift (p) a) Filtret

Läs mer

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Exempelsamling Grundläggande systemmodeller Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Version: 0.1 August 25, 2015 Uppgifter markerade med (A) är

Läs mer

7 MÖNSTERDETEKTERING

7 MÖNSTERDETEKTERING 7 MÖNSTERDETEKTERING 7.1 Korrelation Korrelation av två bilder f(x,y) och g(x,y) kan språkligt sett betyda att man gör just det som utsäges av (7.1). Bilderna läggs alltså på varandra med den ena bilden

Läs mer

Signal- och Bildbehandling, TSBB14. Laboration 2: Sampling och rekonstruktion. DFT.

Signal- och Bildbehandling, TSBB14. Laboration 2: Sampling och rekonstruktion. DFT. Signal- och Bildbehandling, TSBB4 Laboration : Sampling och rekonstruktion. DFT. Maria Magnusson, 7-8 Avdelningen för Datorseende, Institutionen för Systemteknik, Linköpings Universitet Laboration. Förberedelser

Läs mer

Bildbehandling i frekvensdomänen. Erik Vidholm

Bildbehandling i frekvensdomänen. Erik Vidholm Bildbehandling i frekvensdomänen Erik Vidholm erik@cb.uu.se 9 december 2002 Sammanfattning Detta arbete beskriver hur en bild kan tolkas som en tvådimensionell digital signal, hur denna signal Fouriertransformeras

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB03 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB3 Tid: 28-5-29 kl. 8-2 Lokal: TER2 Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl. 9. och.4 tel 73-84 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G34

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G34 Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen 205-0-29 Sal () G34 Tid 4-8 Kurskod TSBB3 Provkod TEN Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter

Läs mer

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University

Exempelsamling Grundläggande systemmodeller. Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Exempelsamling Grundläggande systemmodeller Klas Nordberg Computer Vision Laboratory Department of Electrical Engineering Linköping University Version: 0.11 September 14, 2015 Uppgifter markerade med (A)

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB Tid: 205-0-, 8-3 Lokaler: U, U3, U Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalerna kl. 9.30 och.30 tel 073-80 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

Bildbehandling En introduktion. Mediasignaler

Bildbehandling En introduktion. Mediasignaler Bildbehandling En introdktion Mediasignaler Innehåll Grndläggande bildbehandling Foriertransformering Filtrering Spatialdomän Frekvensdomän Vad är bildbehandling? Förbättring Image enhancement Återställning

Läs mer

Facit till Signal- och bildbehandling TSBB

Facit till Signal- och bildbehandling TSBB Facit till Signal- och bildbehandling TSBB3 6-5-3 Maria Magnusson Seger, maria@isy.liu.se Kontinuerlig faltning (9p) a) Faltningsoperationen illustreras i figuren nedan. et gäller att x(t λ) e 4(t λ) u(t

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB3, 08-0-4 Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se) DEL : Grundläggande D signalbehandling Uppgift (6p) a och E: E LP-filtrerar mycket och ger en mycket suddig

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB3, 203-0-08 Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se), Hans Knutsson, Mats Andersson, Gustaf Johansson DEL : Grundläggande 2D signalbehandling Uppgift (2p)

Läs mer

Signal- och Bildbehandling, TSBB14. Laboration 2: Sampling och Tidsdiskreta signaler

Signal- och Bildbehandling, TSBB14. Laboration 2: Sampling och Tidsdiskreta signaler Signal- och Bildbehandling, TSBB14 Laboration 2: Sampling och Tidsdiskreta signaler Anders Gustavsson 1997, Maria Magnusson 1998-2013 Avdelningen för Datorseende, Institutionen för Systemteknik Linköpings

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB4 Tid: 00-0- Lokaler: G33 Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalen kl. 4.50 och 6.50 tel 073-804 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning

TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning Name: ID number: Passed: LiU-ID: Date: TSBB16 Datorövning A Samplade signaler Faltning Utvecklad av Klas Nordberg Computer Vision Laboratory, Linköping University, Sweden 24 augusti 2015 Introduktion Denna

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet R36 R37

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet R36 R37 Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen -- Sal () R R Tid - Kurskod TSBB Provkod TEN Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår

Läs mer

MASKINDIAGNOSTIK. Rullningslager = 2. Φ d α, diameter mellan rullkontaktpunkterna z st. rullkroppar. Φ D m. ω RH. Φ d α. ω I

MASKINDIAGNOSTIK. Rullningslager = 2. Φ d α, diameter mellan rullkontaktpunkterna z st. rullkroppar. Φ D m. ω RH. Φ d α. ω I 0-09-7/HJo MASKNDAGNOSTK Rullningslager Φ d, diameter mellan rullkontaktpunkterna st. rullkroppar Använda beteckningar: Antal rullkroppar, Antal rullkroppar per radian blir Rullkropparnas kontaktvinkel,

Läs mer

Flervariabelanalys, inriktning bildbehandling, datorövning 3

Flervariabelanalys, inriktning bildbehandling, datorövning 3 Matematiska institutionen, LTH, December 2, 2004 Flervariabelanalys, inriktning bildbehandling, datorövning 3 Matlab Gå till underkatalogen matlab (skapa den om den inte redan finns) av din rotkatalog.

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet TER1(17) TERE(1)

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet TER1(17) TERE(1) Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen 207-0-9 Sal (2) Tid 8-2 Kurskod TSBB3 Provkod TEN Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter som

Läs mer

TNM030 -Sammanfattning Nathalie Ek, 2011. Sammanfattning. TNM030 - Bildbehandling och bildanalys

TNM030 -Sammanfattning Nathalie Ek, 2011. Sammanfattning. TNM030 - Bildbehandling och bildanalys Sammanfattning TNM030 - Bildbehandling och bildanalys Nathalie Ek (natek725), MT -07 2011, LIU Campus Norrköping Bildbehandling och bildanalys - Bildbehandling Kan kort sammanfattas som signalbehandling

Läs mer

Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny

Teori... SME118 - Mätteknik & Signalbehandling SME118. Johan Carlson 2. Teori... Dagens meny Tidigare har vi gått igenom Fourierserierepresentation av periodiska signaler och Fouriertransform av icke-periodiska signaler. Fourierserierepresentationen av x(t) ges av: där a k = 1 T + T a k e jkω

Läs mer

Bildbehandling i spatialdomänen och frekvensdomänen

Bildbehandling i spatialdomänen och frekvensdomänen Digital Media Lab 2016-02-22 Tillämpad Fysik och Elektronik Ulrik Söderström Bildbehandling i spatialdomänen och frekvensdomänen Fouriertransform och filtering Del 1. Fouriertransformen 1.1. Fourieranalys

Läs mer

Laboration 1. Grafisk teknik (TNM059) Introduktion till Matlab. R. Lenz och S. Gooran (VT2007)

Laboration 1. Grafisk teknik (TNM059) Introduktion till Matlab. R. Lenz och S. Gooran (VT2007) Laboration 1 Grafisk teknik (TNM059) Introduktion till Matlab R. Lenz och S. Gooran (VT2007) Introduktion: Denna laboration är en introduktion till Matlab. Efter denna laboration ska ni kunna följande:

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB3, 205-0-29 Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se), Anders Eklund DEL : Grundläggande 2D signalbehandling Uppgift (6p) a) 2 2 2 2 4 6 4 4 4 6 4 4 4 6 2

Läs mer

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer?

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer? Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer? 1 Vi har sett hur ett LTI-system kan ges en komplett beskrivning av dess impulssvar. Genom att falta insignalen med impulssvaret erhålls systemets

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G35(18) TER4(12)

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G35(18) TER4(12) Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet Datum för tentamen 218-1-24 Sal (2) G35(18) TER4(12) Tid 8-12 Kurskod TSBB31 Provkod TEN1 Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Medicinska

Läs mer

Innehåll. Innehåll. sida i

Innehåll. Innehåll. sida i 1 Introduktion... 1.1 1.1 Kompendiestruktur... 1.1 1.2 Inledning... 1.1 1.3 Analogt/digitalt eller tidskontinuerligt/tidsdiskret... 1.2 1.4 Konventioner... 1.3 1.5 Varför digital signalbehandling?... 1.4

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 23--8 Sal T Tid 4-8 Kurskod TSBB3 Provkod TEN Kursnamn/ Benämning Medicinska Bilder Institution ISY Antal uppgifter som

Läs mer

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer?

Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer? Laplace, Fourier och resten varför alla dessa transformer? 1 Bakgrund till transformer i kontinuerlig tid Idé 1: Representera in- och utsignaler till LTI-system i samma basfunktion Förenklad analys! Idé

Läs mer

EXEMPEL 1: ARTVARIATION FÖRELÄSNING 1. EEG frekvensanalys EXEMPEL 2: EEG

EXEMPEL 1: ARTVARIATION FÖRELÄSNING 1. EEG frekvensanalys EXEMPEL 2: EEG FÖRELÄSNING EXEMPEL : ARTVARIATION Kurs- och transform-översikt. Kursintroduktion med typiska signalbehandlingsproblem och kapitelöversikt. Rep av transformer 3. Rep av aliaseffekten Givet: data med antal

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSBB4 Tid: 2-8-7 Lokaler: TER Ansvarig lärare: Maria Magnusson besöker lokalerna kl. 5.5 och 6.45 tel 73-84 38 67 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling,

Läs mer

Sammanfattning TSBB16

Sammanfattning TSBB16 Sammanfattning TSBB16 Frekvensfunktion =H(omega) Kombinationen av amplitud och faskarakteristik är unik. H(ω) = D(ω) e^jψ(ω)=y(t)/x(t). Detta är frekvensfunktionen. H(ω)=utsignal/insignal D(ω) = H(ω).

Läs mer

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Institutionen för Elektro- och Informationsteknik SIGNALBEHANDLING I MULTIMEDIA, EITA50, LP4, 18 Inlämningsuppgift 2 av 2, Assignment 2 out of 2 Inlämningstid: Lämnas in senast

Läs mer

Bildbehandling i frekvensdomänen

Bildbehandling i frekvensdomänen Uppsala Tekniska Högskola Signaler och system Handledare: Mathias Johansson Uppsala 2002-11-27 Bildbehandling i frekvensdomänen Erika Lundberg 800417-1602 Johan Peterson 790807-1611 Terese Persson 800613-0267

Läs mer

Det första du behöver göra är att ta reda på vilken storlek bilden har. Öppna en bild i Photoshop. Välj Bild; Bildstorlek i övre menyn

Det första du behöver göra är att ta reda på vilken storlek bilden har. Öppna en bild i Photoshop. Välj Bild; Bildstorlek i övre menyn Ändra bildstorlek (Photoshop CS 3) Sid. 1 1. Minska en bild När man jobbar med bilder vill man ibland ändra storlek, eller minska antal pixlar, eftersom bildfilen blir för stor och för tung (i kb) om den

Läs mer

Lab 1: Operationer på gråskalebilder

Lab 1: Operationer på gråskalebilder Lab 1: Operationer på gråskalebilder Maria Magnusson, 2016, 2017 Avdelningen för Datorseende, Institutionen för Systemteknik, Linköpings Universitet 1 Introduktion Läs igenom häftet innan laborationen.

Läs mer

6 2D signalbehandling. Diskret faltning.

6 2D signalbehandling. Diskret faltning. D signalbehandling. Diskret faltning. Aktella ekationer: Se formelsamlingen... D Diskret faltning. Beräkna g(x = (h f(x = λ= f(x = - - 0 - - och h(x = -. h(x λf(λ, där Centrm (positionen för x = 0 är markerad

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 24--3 Sal (2) R4 U5 Tid 4-8 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Provnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår

Läs mer

Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter Laura Enflo & Giampiero Salvi

Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter Laura Enflo & Giampiero Salvi Kompletterande räkneuppgifter i Spektrala Transformer Komplex analys, sampling, kvantisering, serier och filter & Giampiero Salvi Komplex analys Om man endast använder den reella tallinjen är det inte

Läs mer

TSBB31 Medicinska bilder Föreläsning 1

TSBB31 Medicinska bilder Föreläsning 1 TSBB3 Medicinska bilder Föreläsnin Inormaion hp://www.cvl.isy.liu.se/educaion/underraduae/sbb3 Repeiion (och lie ny?) av D Fourierransorm Vikia sinaler (unkioner) Tolknin Teorem Eenskaper Linjär sysem

Läs mer

FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1

FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1 FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET JEAN BATISTE JOSEPH FOURIER 768-83 Fourier utveclade metoden att besriva periodisa förlopp genom summering av vitade ortogonala funtioner

Läs mer

Bildregistrering Geometrisk anpassning av bilder

Bildregistrering Geometrisk anpassning av bilder Bildregistrering Geometrisk anpassning av bilder Björn Svensson, Johanna Pettersson, Hans Knutsson Inst. för Medicinsk Teknik, Linköpings Univeristet Maj, 2007 1 Problembeskrivning Sök förflyttningsfält

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSEA70 Tentamen i Signal- och bildbehandling TSEA70 Tid: 2003-0-0 kl. 4-8 Lokaler: Examinator: U Maria Magnusson Seger Ansvarig lärare: Olle Seger besöker lokalen kl. 5 och 7. tel 259, 0702/337948 Hjälpmedel:

Läs mer

TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering

TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering TSKS21 Signaler, Information och Bilder Lab 2: Digitalisering Mikael Olofsson 8 februari 2017 Fyll i detta med bläckpenna Laborant Personnummer Datum Godkänd 1 1 Allmänt Denna laboration syftar till att

Läs mer

Laboration i Fourieroptik

Laboration i Fourieroptik Laboration i Fourieroptik David Winge Uppdaterad 4 januari 2016 1 Introduktion I detta experiment ska vi titta på en verklig avbildning av Fouriertransformen. Detta ska ske med hjälp av en bild som projiceras

Läs mer

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen DEL A SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen 214-1-24 DEL A 1. Låt f(x) = e x sin x. A. Bestäm alla kritiska (stationära) punkter till funktionen f. B. Avgör vilka av de kritiska punkterna som

Läs mer

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling

Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB31, DEL 1: Grundläggande 2D signalbehandling Lösning till tentamen i Medicinska Bilder, TSBB3, 202-0-25 Maria Magnusson (maria.magnusson@liu.se), Hans Knutsson, Mats Andersson, Gustaf Johansson DEL : Grundläggande 2D signalbehandling Uppgift (2p)

Läs mer

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

DT1130 Spektrala transformer Tentamen DT Spektrala transformer Tentamen 72 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger 4 p. Normalt gäller följande betygsgränser: E: 9 p, D:.5 p, C: 4 p, B: 6 p, A: 8 p Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

2F1120 Spektrala transformer för Media Tentamen F Spektrala transformer för Media Tentamen 68 Tentamen består av fem uppgifter där varje uppgift maximalt ger p. Normalt gäller följande betygsgränser: :9 p, : p, 5: 7 p Tillåtna hjälpmedel: räknare, formelblad

Läs mer

En bijektion mellan två mängder A och B som har ändligt antal element kan finnas endast om mängderna har samma antal element.

En bijektion mellan två mängder A och B som har ändligt antal element kan finnas endast om mängderna har samma antal element. Inversa unktion BIJEKTION, INJEKTION, SURJEKTION Allmän terminologi I samband med variabelbyte vid beräkning av integraler har vi en avbildning mellan två mängder A och B, dvs en unktion : A B Vi har otast

Läs mer

SF1635, Signaler och system I

SF1635, Signaler och system I SF65, Signaler och system I Tentamen tisdagen 4--4, kl 8 Hjälpmedel: BETA Mathematics Handbook. Formelsamling i Signalbehandling rosa), Formelsamling för Kursen SF65 ljusgrön). Obs : Obs : Obs : Obs 4:

Läs mer

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3 Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3 Examinator: Ants R. Silberberg oktober 009 kl. 4.00-8.00 lokal: Johanneberg Förfrågningar: Ants Silberberg, tel. 808 Lösningar: Anslås torsdag okt.

Läs mer

Matematiska Institutionen L osningar till v arens lektionsproblem. Uppgifter till lektion 9:

Matematiska Institutionen L osningar till v arens lektionsproblem. Uppgifter till lektion 9: Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Inger Sigstam Envariabelanalys, hp --6 Uppgifter till lektion 9: Lösningar till vårens lektionsproblem.. Ett fönster har formen av en halvcirkel ovanpå en

Läs mer

Tentamen i TSKS21 Signaler, information och bilder

Tentamen i TSKS21 Signaler, information och bilder 1(12) Tentamen i TSKS21 Signaler, information och bilder Provkod: TEN1 Tid: 2017-06-09 Kl: 8:00 13:00 Lokal: G36 Lärare: Mikael Olofsson, tel: 281343 Besöker salen: 9 och 11 Administratör: Institution:

Läs mer

ARCUSFUNKTIONER. udda. arcsin(x) [-1, 1] varken udda eller jämn udda. arccos(x) [-1, 1] [ 0, π ] arctan(x) alla reella tal π π. varken udda eller jämn

ARCUSFUNKTIONER. udda. arcsin(x) [-1, 1] varken udda eller jämn udda. arccos(x) [-1, 1] [ 0, π ] arctan(x) alla reella tal π π. varken udda eller jämn Arcusunktioner ARCUSFUNKTIONER Deinitionsmängd Värdemängd derivatan udda/jämn arcsin() [-, ] [, ] arccos() [-, ] [ 0, ] arctan() alla reella tal (, ) arccot() alla reella tal ( 0, ) + + udda varken udda

Läs mer

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14 Tenamen i Signal- och bildbehandling TSBB4 Tid: 00-08-8 Lokaler: TER Ansvarig lärare: Klas Nordberg besöker lokalen kl. 5.00 och 7.00 el 8634 Hjälpmedel: Räknedosa, medskickad formelsamling, OH-film, sax

Läs mer

arcsin(x) udda ( x) varken udda eller jämn alla reella tal ( 0, ) 1. y=a 1 x udda/jämn Värdemängd derivatan Definitionsmängd Arcusfunktioner

arcsin(x) udda ( x) varken udda eller jämn alla reella tal ( 0, ) 1. y=a 1 x udda/jämn Värdemängd derivatan Definitionsmängd Arcusfunktioner ARCUSFUNKTIONER Deinitionsmängd Värdemängd arcsin( [-, ] [, ] arccos( [-, ] [00, ] arctan( alla reella tal (, arccot( alla reella tal ( 0, derivatan udda/jämn udda varken udda eller jämn udda varken udda

Läs mer

Laboration i Fourieroptik

Laboration i Fourieroptik Laboration i Fourieroptik David Winge Uppdaterad 30 januari 2015 1 Introduktion I detta experiment ska vi titta på en verklig avbildning av Fouriertransformen. Detta ska ske med hjälp av en bild som projiceras

Läs mer

En bijektion mellan två mängder A och B som har ändligt antal element kan endast finnas om mängderna har samma antal element.

En bijektion mellan två mängder A och B som har ändligt antal element kan endast finnas om mängderna har samma antal element. BIJEKTION, INJEKTION, SURJEKTION NUMRERBARA (eller UPPRÄKNELIGA) MÄNGDER Allmän terminologi. I samband med variabelbyte vid beräkning av integraler har vi en avbildning mellan två mängder A och B, dvs

Läs mer

Interpolation. 8 december 2014 Sida 1 / 20

Interpolation. 8 december 2014 Sida 1 / 20 TANA09 Föreläsning 7 Interpolation Interpolationsproblemet. Introduktion. Polynominterpolation. Felanalys. Runges fenomen. Tillämpning. LED display. Splinefunktioner. Spline Interpolation. Ändpunktsvillkor.

Läs mer

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen

SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen SF1625 Envariabelanalys Lösningsförslag till tentamen 216-6-1 1. Derivera nedanstående funktioner med avseende på x och ange för vilka x derivatan existerar. Endast svar krävs. A. f(x) = arctan 1 x B.

Läs mer