Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
xvi
SPISTREŚCI
2.3.1
Metodyakumulacjidanych.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
33
33
34
36
39
42
42
42
44
2.3.2
Odwzorowaniepikslawprzestrzeniparametrów.
.
.
.
.
.
2.3.3
Odwzorowaniezbiorupiksliwprzestrzeniparametrów.
.
2.3.4
AkumulacjaitransformataHougha.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.4
Ilustracja:podstawowawersjatransformatyHougha.
.
.
.
.
.
.
2.5
Relacjeakumulacjiistatystyki.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.5.1
Częstośćiprawdopodobieństwo.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.5.2
Odporność.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
2.6
WybranerozszerzeniaiwersjetransformatyHougha.
.
.
.
.
.
.
2.6.1
Akumulacjawprzestrzeniobrazuihierarchia–przykład
detekcjiśrodkaokręgu.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
44
2.6.2
UogólnionatransformataHougha–detekcjaobiektuodo-
wolnymkształcie.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
46
2.6.3
Rozmycie–kontynuacjaprzykładudetekcjiśrodkaokręgu.
48
2.6.4
Randomizacja.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
49
50
2.6.5
Akumulacjadanych.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3Estymacjanapodstawiehistogramurozmytego
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
53
53
59
54
60
61
62
63
63
64
67
67
68
70
3.1
Wartośćmodalnahistogramurozmytego.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.2
Przykładwprowadzający:przejścieodmodydośredniej.
.
.
.
.
3.3
Rozdzielczośćhistogramuiskalafunkcjirozmyciawliteraturze.
3.4
Histogramnieokresowy.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.4.1
Kwadratowafunkcjarozmycia.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.4.2
Innefunkcjerozmycia.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.4.3
Stopieńrozmyciahistogramunieokresowego.
.
.
.
.
.
.
.
3.5
Histogramokresowy.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.5.1
Funkcjarozmyciacos2ianalogiawektorowa.
.
.
.
.
.
.
.
3.5.2
Uwagaozastosowaniuwanalizieobiektówwydłużonych.
3.5.3
Stopieńrozmyciahistogramuokresowego
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.6
Wybórstopniarozmyciahistogramu.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3.7
Uwagaopodobieństwiefunkcjirozmycia.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
II
Zadania
73
4Przykładprostejmetodyakumulacyjnej
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
75
75
76
77
78
79
79
80
88
88
91
95
4.1
Detektorkrawędzi.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.2
Uzyskiwaniepodzbiorówgłosujących.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.3
Estymatorywynikupomiaru.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.3.1
Średnia–detektorSobla.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.3.2
Mediana–detektormedianowy.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.3.3
Moda–detektorakumulacyjny.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.4
Przykładyobliczeń.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.5
Poprawianiejakościwynikówprzezuciąglanie.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.6
Dyskusjawyników–własnościmetod.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4.7
Ciągłeprzejście:detektorakumulacyjny–detektorSobla.
.
.
.
4.8
Podsumowanie.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
