Sjedinjavanje multimodalnih slika
🇬🇧
In English
In English
Practice Known Questions
Stay up to date with your due questions
Complete 5 questions to enable practice
Exams
Exam: Test your skills
Test your skills in exam mode
Learn New Questions
Manual Mode [BETA]
The course owner has not enabled manual mode
Specific modes
Learn with flashcards
multiple choiceMultiple choice mode
SpeakingAnswer with voice
TypingTyping only mode
Sjedinjavanje multimodalnih slika - Leaderboard
Sjedinjavanje multimodalnih slika - Details
Levels:
Questions:
33 questions
| 🇬🇧 | 🇬🇧 |
| Multimodalne info su info o istom objektu | Iz razlicitih senzora |
| Prednosti multipodalne info | Daju kompletniju sliku od svakog modaliteta ponaosob (kombinacija anatomskih i funkcionalnih modaliteta) |
| Izazov multimodalnih podataka | Upostavljanje geometrijske korespodencije izmedju signala (nedostatak referentnih obelezja u oba snimka) |
| Sjedinjavanje multi-modalnih snimaka je | Kombinovanje vise multi modalnih slika u jednu (prikazuje sve bitne informacije) |
| Tri prednosti sjedinjenih snimaka | 1.Vidljive geometrijske korespodencije 2.Prenos vise podatak odjednom 3.Skladistenje |
| Koji je preduslov za sjedinjavanje snimaka | Apsolutna geometrijska registracija ulaznih slika (pikseli u obe slike moraju prostorno odgovarati jedni drugima) |
| Kakve su ulazne a kakve izlazne slike kod monohromatskih sjedinjavanja | Obe su monohromatske |
| Navesti dve mane monohromatskog sjedinjavanja | 1. Gubi se veza prema fenomenologiji koja je nacinila slike 2.Apsolutna vrednost (novog) signala ne znaci isto kao u ulaznim slikama |
| Navesti dve prednosti monohromatskog sjedinajvanja | 1.Prostorne relacije struktura iz razlicitih slika su lako dostupne 2.Kolicina podataka je prepolovljena |
| Navesti 4 algoritma monohromatskog sjedinajvanja | 1.Mesanje 2.Statisticki 3. Neuralne mreze 4.Multi velicinski algoritmi |
| Izazovi mesanja slika kao pristupa sjedinjavanja | 1.izbor koeficijenta mesanja 2.gubitak kontrasta (destruktivan superpozicija) |
| Glavna motivacija za koriscenje multivelicinskog sjedinjavanja je | Ocuvanje kontrasta |
| Slike detalja su odlican domen za sjedinjavanje podataka jer | Omogcavaju maksimizaciju kontrasta |
| Koraci multivelicinskog sjedinjavanja | 1.piramidalno razlaganje obe ulazne slike 2.sjedinjavanje piramida 3.sjedinjavanje baznih slika 4.rekonstrukcija piramide |
| U sjedinjavanju se mogu koristiti razlicite piramide u decimiranim i ne-decimiranim izvedbama | Piramidalne predstave za sjedinjavanje |
| Osnovni primer multi-velicinskog sjedinjavanja koji pruza ne-redundantnu predstavu slike je | Vejvlet sjedinjavanje |
| Sjedinjavanje piramide se sprovodi slikama detalja na....i obicno se radi... | Svim rezolucijama redom ....piskel po piksel |
| Koji je najjednostavniji mehanizam sjedinjavanja piramide | Na svakoj lokaciji u sjedinjenoj slici detalja prepisujemo apsolutno veci piksle od dva ulazna (SELECT-ABS-MAX) |
| Naprednije sjedinjavanje piramide od SELECT-MAX-ABS | Ukljucivanje vise lokalnih pisksela u svaku odluku |
| 2 najcesca nacina sjedinjavanja baznih slika | 1.linearnom kombinacijom 2.normalizovanom kombinacijom |
| Navesti artefakte sjedinjavanja | 1. fizicko smanjenje kolicine podataka 2.pojava laznih karaktersiticnih struktura u slikama |
| Piramide koje koriste band-pass filtere da razdvoje detalje u spektru | Ne-decimalne piramide |
| Prednost i mana ne-decimiranih piramida | Predstavljaju veliko racunarsko opterecenje nemaju problema sa artefektima rekonstrukcije |
| Izazovi monohromatskog sjedinjavanja | 1.redukcija u kolicini podataka 2.artifakti rekonstrukcije |
| Sjedinjavanjem dve ili vise monohromatske slike u jednu sliku u boji | Sjeinjavanje u boji |
| Monohromatski izvorne slike u boju | 1D signal se mapira preko kolormape koja kodira svak inivo sivog drugom bojom |
| Objasniti mesanje u boji | Slicno kao mesanje kod monohrom s time da: 1.jedu ulaznu sliku napravimo sivu u boji R=G=B=I 2.drugu ulaznu monohrom mapiramo kolor mapom u sliku u boji 3.linearna kombinacija te dve |
| Postupak kodiranja kanala boje kolormapom | 1.jedan ulaz se pretvara u RGB format 2.-ii-ali kodiranjem mapom boja istog intezitea svuda 2,sjedinjavanje je mesanje dve RGB slike koeficijent mesanja odredjuje jacinu boje u sjedinjenoj slici |
| Prostori boja koji se najcesce koriste u sjedinjavanju su oni koji | Razdvajaju boju i intetzite u razlicite kanale (HSV/HSI) |
| Primer perceptualne predstave boje | CIE Lab prostor boja |
| Predstave koje odvajau boju od inteziteta (odvojeno kodiranje) | HSV, CIE lab, slike anatomskih modaliteta popunjavaju intezite slike funkcionalnih modaliteta popunjavaju boju Ovo odvojeno kodiranje je optimalno kad je jedna slika struktrno dominatna a druga vis lokalizovana |
| Izazov sjedinjavanja slika | Pogresna registracija pogresno sjedinjavanje |