ScanImage01 (6)

Zadanie 1

Na podstawie podanego histogramu 2D utworzyć odpowiadającą mu parę obrazów (każdy o rozmiarze NxN): pierwotny [p(ij)] - zawierający jasny obiekt z zakłóceniami i ciemne tło z zakłóceniami, i wynikowy (po detekcji krawędzi) [q(i j)], zawierający jasny kontur, ciemne wnętrze oraz ciemne tło.

a)    Wyznaczyć parametry M, N, Lmin, Lmax utworzonych obrazów.

b)    Na histogramie 2D zaznaczyć obszary odpowiadające: krawędziom obiektu, tłu, wnętrzu obiektu, zakłóceniom.

c)    Przeprowadzić modyfikację podanego histogramu 2D w taki sposób, aby została polepszona jakość obrazu [q(ij)j (bez ingerencji w strukturę obrazu [p(ij)]). Przedstawić widok obrazu [q(ij)j po polepszeniu jakości.

' t

0	0	0	0	0	0	0	10
0	0	0	0	0	0	3	0
0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	0	0	0	0	0	0
0	2	0	0	0	0	1	0
16	0	0	0	0	0	0	4
0	1	2	3	4	5	6	7

Zadanie 2

Korzystając z modelu klasyfikacji sporządzonego na podstawie zbioru uczącego o obiektach: A,B,C z klasy I oraz D,E,F z klasy II i zobrazowanego w dwuwymiarowej przestrzeni cech (patrz wykres), dokonać klasyfikacji nowego obiektu X metodami:

1-NN (najbliższego sąsiada), 3-NN (3 najbliższych sąsiadów).

Operację klasyfikacji przeprowadzić korzystając z metryki Euklidesowej (z podaniem pełnych obliczeń po podstawieniu do wzoru ogólnego). Sortowanie wartości metryki przeprowadzić według dwóch rodzajów priorytetu przydziału do klasy: a) I, II; b) II, I. Dokonać zestawienia wyników dla 1-NN i 3-NN.

		X	>
							D
						E	1
			B		F
	^cr	■)
^3a

012345678