Signal- och bildbehandling TSEA70

Relevanta dokument
Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSBB03, TSBB14

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB03

Signal- och bildbehandling TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB03 och TSEA70

Signal- och bildbehandling TSBB14

Signal- och bildbehandling TSBB14

Facit till Signal- och bildbehandling TSBB

Signal- och bildbehandling TSEA70

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

Tentamen i TMA 982 Linjära System och Transformer VV-salar, 27 aug 2013, kl

7 Olika faltningkärnor. Omsampling. 2D Sampling.

Resttentamen i Signaler och System Måndagen den 11.januari 2010, kl 14-19

Kryssproblem (redovisningsuppgifter).

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

SF1635, Signaler och system I

SF1635, Signaler och system I

7. Sampling och rekonstruktion av signaler

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

Tentamen ssy080 Transformer, Signaler och System, D3

1. Vi har givet två impulssvar enligt nedan (pilen under sekvenserna indikerar den position där n=0) h 1 (n) = [ ]

RÄKNEEXEMPEL FÖRELÄSNINGAR Signaler&System del 2

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

8 Binär bildbehandling

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

Signal- och Bildbehandling FÖRELÄSNING 4. Multiplikationsteoremet. Derivatateoremet

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 15-18, 30/11-12/

Lösningsförslag, Tentamen, Differentialekvationer och transformer II, del 2, för CTFYS2 och CMEDT3, SF1629, den 9 juni 2011, kl.

Signal- och bildbehandling TSBB14

2 Ortogonala signaler. Fourierserier. Enkla filter.

Kan vi beskriva ett system utan någon fysikalisk kännedom om systemet?

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Signaler, information & bilder, föreläsning 15

Spektrala Transformer

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Sammanfattning TSBB16

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet G33(1) TER4(63)

SYSTEM. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1 SYSTEMEGENSKAPER. Minne Kausalitet Tidsinvarians. Linjäritet Inverterbarhet Stabilitet. System.

Histogramberäkning på en liten bild

Signal- och Bildbehandling, TSBB14 Lektionsuppgifter

Signaler, information & bilder, föreläsning 14

= e 2x. Integrering ger ye 2x = e 2x /2 + C, vilket kan skrivas y = 1/2 + Ce 2x. Här är C en godtycklig konstant.

Tentamen i matematik. f(x) = ln(ln(x)),

Tentamen i ESS 010 Signaler och System E3 V-sektionen, 16 augusti 2005, kl

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

FÖRELÄSNING 13: Analoga o p. 1 Digitala filter. Kausalitet. Stabilitet. Ex) på användning av analoga p. 2 filter = tidskontinuerliga filter

i(t) C i(t) = dq(t) dt = C dy(t) dt y(t) + (4)

Tentamen SSY041 Sensorer, Signaler och System, del A, Z2

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings universitet KÅRA T1 T2 U2 U4

7 MÖNSTERDETEKTERING

Rita även upp grafen till Fourierseriens summa på intervallet [ 2π, 3π], samt ange summans värde i punkterna π, 0, π, 2π. (5) S(t) = c n e int,

Lösningsförslag till tentamen i SF1629, Differentialekvationer och Transformer II (del 2) 8 januari 2018

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Institutionen för matematik KTH. Tentamensskrivning, , kl B1210 och 5B1230 Matematik IV, för B, M, och I.

Institutionen för matematik KTH. Tentamensskrivning, , kl B1202/2 Diff och Trans 2 del 2, för F och T.

DT1120/DT1130 Spektrala transformer Tentamen

Signaler, information & bilder, föreläsning 15

DT1120 Spektrala transformer för Media Tentamen

Signal- och bildbehandling TSBB14

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

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

DIGITALA FILTER. Tillämpad Fysik Och Elektronik 1. Frekvensfunktioner FREKVENSSVAR FÖR ETT TIDSDISKRET SYSTEM. x(n)= Asin(Ωn)

Transformer och differentialekvationer (MVE100)

Spektrala Transformer

Spektrala Transformer

Luft. film n. I 2 Luft

Bildbehandling, del 1

TSDT15 Signaler och System

Högskolan i Skövde (SK, JS) Svensk version Tentamen i matematik Lösningsförslag till del I

KTH Matematik Tentamensskrivning i Differentialekvationer och transformer III, SF1637.

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

System. Z-transformen. Staffan Grundberg. 8 februari 2016

Lösning till tentamen i SF1633 Differentialekvationer I för BD, M och P, , kl

Tentamen i TSKS21 Signaler, information och bilder

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Fourierserier och ljudkompression

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

Frågorna 1 till 6 ska svaras med sant eller falskt och ger vardera 1

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

6 2D signalbehandling. Diskret faltning.

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

Tentamen i matematik. f(x) = 1 + e x.

TENTAMEN I REGLERTEKNIK Y TSRT12 för Y3 och D3. Lycka till!

DT1130 Spektrala transformer Tentamen

x 2 = lim x 2 x 2 x 2 x 2 x x+2 (x + 3)(x + x + 2) = lim x 2 (x + 1)

Ulrik Söderström 20 Jan Signaler & Signalanalys

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

TSDT08 Signaler och System I Extra uppgifter

Kontrollskrivning i TSDT84 Signaler & System samt Transformer för D

Ulrik Söderström 19 Jan Signalanalys

FREKVENSSPEKTRUM TILLÄMPAD FYSIK OCH ELEKTRONIK, UMEÅ UNIVERSITET 1

LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA Inst. för Elektro- och Informationsteknik

Reglerteknik Z / Bt/I/Kf/F

Transkript:

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 och följande tabeller: Söderkvist: Formler och tabeller, Beta, Physics Handbook, TEFYMA Betygsskala: 5-5 poäng betyg - poäng betyg 7-0 poäng betyg 5 Betygslista: Anslås senast /

Denna sida ska vara blank

Rotation och interpolation (p) a) Bilden f(x, y) ska roteras moturs 0. Beräkna värdet på pixeln markerad med frågetecken (?) i utbilden g(x, y). Värdet ska erhållas med närmsta granne interpolation. (p) 5 5 8 9 9 0 5? Inbild f(x,y) Utbild g(x,y) b) Beräkna i stället värdet med bilinjär interpolation. Interpolationskärnan är då Λ(x) Λ(y) där x +, x 0, Λ(x) = x +, 0 x, 0, annars. (p) Ledning: Sampling (5p) Λ(0.) Λ(0.) = 0. Λ(0.) Λ(0.) = 0. 0. Λ(0.) Λ(0.) = 0. 0. Λ(0.) Λ(0.) = 0. I systemet i figuren nedan multipliceras två funktioner x(t) och x(t) och produkten y(t) samplas till ys(t) med impulståget T III t T = k δ(t kt) x(t) och x(t) är bandbegränsade till W och W, dvs X(f) =0, f W X(f) =0, f W

Bestäm det maximala samplingsavståndet T sådant att y(t) kan erhållas ur ys(t) mha ett idealt lågpassfilter. x(t) x(t) y(t) (/T)III(t/T) ys(t) X(f) X(f) f W W W W f Kontinuerlig faltning (7p) Filtret y(t) fås genom att falta ihop st rektangelpulser. Det används ibland som interpolationsfilter. Bestäm faltningen y(t) =(h h h)(t) där h(t) =Π(t) dvs h(t) =Π(t) = Ange också bredden och höjden av y(t)! {, t, 0, t >, Fourierserie (7p) a) Bestäm fourierserieutvecklingen för trekantvågen nedan, dvs x(t) =A 0 + (5p) A n cos (nω 0 t)+ B n sin (nω 0 t) n= n= x(t) To/ t

Ledning: A 0 = T0 / x(t) dt T 0 T 0 / A n = T0 / x(t)cos(nω 0 t) dt T 0 T 0 / B n = T0 / x(t)sin(nω 0 t) dt T 0 ω 0 =π/t 0 T 0 / b) Se figuren nedan. Signalen x(t) passerar ett smalt filter h(t) vars utseende i fourierdomänen syns till höger i figuren. Bestäm utsignalen y(t)! (p) H( ω) x(t) h(t) y(t) ωο ωο ω 5 Fouriertransform (p+p) a) Bestäm fouriertransformen för trekantvågen x(t) i föregående uppgift. (p) Ledning: Eftersom trekantvågen inte är absolutintegrerbar är det svårt att beräkna dess fouriertransform mha integralkalkyl. Vi får därför lita på tabeller och teorem som andra har beräknat åt oss. Tänk på att triangelvågen kan ses som en faltning mellan en triangelpuls Λ(t/T 0 ) och ett impulståg. Tänk också på att ω 0 =π/t 0. b) Se figuren nedan. Signalen x(t) passerar ett smalt filter h(t) vars utseende i fourierdomänen syns till höger i figuren. Bestäm utsignalen y(t)! (p) x(t) h(t) y(t) ωο H( ω) ωο ωο ω Extrauppgift) För er som har gjort både denna och föregående uppgift: Betrakta svaren i b)-uppgifterna. Likheter? Skillnader? Slutsats? (p) 5

Tidsdiskret system (7p) Betrakta nedanstående tidsdiskreta och kausala LTI-system x[n] h[n] y[n] g[n] f[n] Systemet beskrivs av följande differensekvationer a) Bestäm impulssvaret h[n]. (p) b) Bestäm impulssvaret g[n]. (p) y[n] ay[n ] = x[n] f[n] af[n ] = ay[n ] c) Bestäm impulssvaret (h g)[n] för hela systemet. Erhåll lösningen mha z- transformering. Beräkningarna måste kunna följas. (p) d) Bestäm impulssvaret (h g)[n] för hela systemet. Erhåll lösningen mha faltning mellan h[n] och g[n]. Beräkningarna måste kunna följas. (p) e) För vilka värden på a är systemet stabilt? (p) 7 Diskreta D-filter (7p) Lokal tröskelsättning kan användas då ljusstyrkan varierar långsamt över en bild. Lokal tröskelsättning innebär att bilden först förbehandlas på ett speciellt sätt innan den egentliga tröskelsättningen sker. Betrakta nedanstående bild f och filter g. Notera att ljusstyrkan varierar långsamt över bilden och i mitten finns ett litet objekt. Notera vidare att filtret bör vara större i praktiken, men det blir så jobbigt att räkna på. a) Utför beräkningen res =f f g/9 innanför den streckade ramen. (p) b) Utför beräkningen res =f median(f,g) innanför den streckade ramen. (p) c) Vilket resultat är bäst? Resultatet i a) eller i b)? Motivera! (p) d) En fördel med faltning är att det är mindre beräkningskrävande än medianfiltrering. Hur många MULT, ADD, SUB och DIV kräver f g/9? Antag att bildstorleken på f är 5 5. (p)

del av f: g: 5 5 5 5 5 8 Binär bildbehandling (9p) a) Nedanstående figur till vänster visar en binärbild av celler. På denna bild vill man utföra diverse mätningar, men först vill man snygga till cellerna så att de ser ut som i figuren nedan till höger. Man vill alltstå eliminera utskott och hål. Berätta hur man erhåller figuren till höger. Vilka operationer behöver man använda? Vilka strukturelement behöver man använda? Hur många gånger behöver man göra operationerna? Antag att avstånden d och d är maximalt pixlar. Antag vidare att avståndet d mellan cellerna är minimalt pixlar. (p) d d d b) Nedanstående figur till vänster visar en tröskelsatt bild av en fiber tunnad till ett 8-konnektivt skelett. b) Redovisa det strukturelement som detekterar ändpunkter av typen A i ett 8-konnektivt skelett. (p) b) En operatör pekar på ändpunkten A. Generera en 8-konnektiv (d (8) )avståndskarta utgående från denna punkt. Bakgrunden ska betraktas som ett hinder. (p) b) Operatören pekar nu på ändpunkten B. Han vill mäta längden av fibern från A till B. Som ett mellansteg beräknas figuren nedan i mitten. Hur görs detta? Ledning: Tänk på labyrinten i laboration. (p) 7

b) Skelettet på fibern kan sedan följas och ett approximativt mått på fiberns längd kan erhållas genom att summera raka och sneda steg. Raka steg ger längden och sneda steg ger längden. Se exemplet nedan till höger som ger längden + 5.8. Vad blir längden av din fiber med denna metod? (p) A B 9 TB (p) Tekniska Biologen och fjärdeårsstudenten Tina Bergkvist brukar kallas TB på grund av sina tre husdjur, undulaterna Tek, Bio och Trean. Hon har just läst Transformteori. Hon kände att hon ville lära sig ämnet grundligare än hon fick i Signaloch Bildbehandlingskursen. Numera är nedanstående bevis mycket enkelt för henne att lösa. Men redan nu i trean, med viss möda, bör ni kunna utföra nedanstående bevis. Jean Baptiste Joseph Fourier visade att en periodisk funktion med grundvinkelfrekvensen ω 0 kan skrivas Visa att x(t) =A 0 + A n cos (nω 0 t)+ n= B n sin (nω 0 t). n= A n = T0 / x(t)cos(nω 0 t) dt. T 0 T 0 / Ledning: Som deluppgift (ger poäng) kan det vara lämpligt att visa att cos (nω 0 t) och sin (mω 0 t) är ortogonala om n och m är heltal, samt att cos (nω 0 t) och cos (mω 0 t) är ortogonala om n och m är olika heltal. Två funktioner är ortogonala i ett visst intervall om integralen över deras produkt är noll. Låt intervallets längd vara T 0 =π/ω 0. 8