Väri-informaation koodaus. Mikko Nuutinen
|
|
- Marja-Leena Tuominen
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Väri-informaation koodaus Mikko Nuutinen
2 Luento Mitä muistivärit ovat Esimerkki värikartasta Värikoordinaatit (eli väri-informaation koodaus) Värieron laskenta ja tarkennettu värieron mittaus RGB-väriesitys
3 Oppimistavoitteet Mitä muistiväreillä tarkoitetaan Värikarttojen perusidea (Munsell) Värikoordinaatistot: xyy, CIELAB, CIELUV Idea siitä miksi on kehitetty tarkennettuja värieromittoja; (CIEDE2000, S-CIELAB) RGB-väriesitys: srgb, (Adobe RGB) Huom, tentissä ei vaadita kaavojen tarkkaa muistamista; perusidean ymmärtäminen riittää
4 Muistivärit ominaisuuksia Muistivärejä ovat esim kasvillisuuden, taivaan ja ihon värit Määritetään niiden itsensä avulla Suomen lipun sininen taivaan sininen Coca Cola tölkin punainen etc Mitä tutumpi kuvan sisältö on, sitä helpommin väri koetaan vääräksi (esim. virhe ihon värin sävyssä havaitaan helposti) Muistivärit saattavat olla kulttuurisesti sidonnaisia Esim. jään eri olomuodot
5 Muistivärit esimerkkejä Enemmän kulttuurisidonnaisia: Coca Cola, Jaffa, TKK:n päärakennus Vähemmän kulttuurisidonnaisia: iho (?), banaani, appelsiini, kasvit, taivas, ruoho
6 Muistivärit Ihon värin preferoitu toisto (esimerkkitutkimus) Zeng ja Luo* tutki preferoitua ihon värin toistoa sekä sen toleranssia Periaate oli että naamakuvien ihon väriä modifioitiin kohti tiettyjä ennalta määrättyjä keskuspisteitä; koehenkilöiden tehtävä oli valita kahdesta vaihtoehdosta aina miellyttävämpi Testikuvajoukko sisälsi eri etnisen alkuperän edustajia: kaukaasia, aasia, afrikka * H. Zeng, R. Luo, Colour and Tolerance of Preferred Skin Colours on Digital Photographic Images, Color Research and Applications, (2011).
7 Muistivärit Ihon värin preferoitu toisto (esimerkkitutkimus) b* a* Tutkimuksessa kuvien ihon värejä säädettiin kohti yhdeksää ennalta määritettyä ihon värin keskipistettä eli jokaisesta kuvasta saatiin yhdeksän versiota * H. Zeng, R. Luo, Colour and Tolerance of Preferred Skin Colours on Digital Photographic Images, Color Research and Applications, (2011).
8 Muistivärit Ihon värin preferoitu toisto (esimerkkitutkimus) 8 miellyttävämpi 5 2 b* a* * H. Zeng, R. Luo, Colour and Tolerance of Preferred Skin Colours on Digital Photographic Images, Color Research and Applications, (2011).
9 Muistivärit Ihon värin preferoitu toisto (esimerkkitutkimus) Tutkimuksen tekijöiden mukaan esim keskitumman preferoidun ihonvärin hajonta eri kuvien välillä on pienempää kuin vaalean tai tumman preferoidun ihonvärin hajonta Kaikkien ihonvärien hajonta on selkeästi suurempaa kroman suhteen kuin sävyn suhteen Testikuvien keskimääräinen preferoitu toisto Vaalea iho Keskitumma iho Tumma iho sävy b* kroma Ihonvärimallin keskipiste (piste 4 edellisillä kalvoilla) a* * H. Zeng, R. Luo, Colour and Tolerance of Preferred Skin Colours on Digital Photographic Images, Color Research and Applications, (2011).
10 Muistivärit Ihon värin preferoitu toisto: toleranssi kroman muutokselle suurempi kuin sävyn muutokselle Sävyä muutettu (Photoshop-asteikko -25) Sävyä muutettu (Photoshop-asteikko +25) Kromaa laskettu (Photoshop-asteikko -25) Kromaa kasvatettu (Photoshop-asteikko +25)
11 Värikartat Värikartta on dokumentti, johon fyysiset värinäytteet on jaettu tasaisesti havaittavaan järjestykseen Eli on olemassa oikea kirja, jonne painetut näytteet on järjestetty ja jokaisella näytteellä on oma koodi Koodi kertoo näytteen väriarvon dokumentissa Tunnettuja värikarttoja: Munsell color system, Natural color system ja OSA uniform color scales system Käytännön esimerkkejä ovat maalikaupoista löytyvät maalivalmistajien värikartat Seuraavaksi on esitetty Munsell color systemin idea
12 Värikartat Munsell color system Munsell color system julkaistiin 1905 (Albert H. Munsell, A Color Notation ) Munsell color system jakaa väriavaruuden kolmeen dimensioon: arvo (value), sävy (hue), kroma (chroma) Munsell color system oli ensimmäinen järjestelmä joka esitti värin perustuen sen sävyn, arvon ja kroman toisistaan riippumattomiin dimensioihin, jotka sijoitettiin havainnollisesti yhtenevään avaruuteen Järjestelmää käytetään laajasti edelleen Albert H. Munsell Several editions of the Munsell Book of Color. The atlas is arranged into a removable page of removable color swatches of varying value and chroma for each of 40 particular hues.
13 Värikartat Munsell color system Munsell määritti sävyn ominaisuutena, joka erottaa yhden värin toisesta väristä Viisi pääväriä: punainen, keltainen, vihreä, sininen ja purppura Päävärien väliin määritettiin välivärit: punaisen-keltainen, keltaisen-vihreä, vihreänsininen, sinisen-purppura, purppuran-punainen
14 Värikartat Munsell color system Munsell määritti kroman ominaisuutena, joka erottaa puhtaan sävyn harmaasta Esim notaatio 7.5YR 7/10 määrittää puna-keltaisen sävyn, jonka arvo on 7 ja kroma 10 Maksimikroma riippuu arvosta ja sävystä 7.5YR 7/10
15 Värikartat Munsell color system Munsellin systeemissä sinisellä, purppuralla ja punaisella sävyt ovat vahvempia (= suurempi kroma) matalammilla arvoilla (= kirkkauksilla), kun taas vihreällä ja keltaisella sävyt ovat vahvempia korkeammilla arvoilla Tämän seurauksena Munssellin systeemiä havainnollistava väripuu on epäsymmetrisen muotoinen
16 Värikoordinaatistot Termillä värikoordinaatisto tarkoitetaan tällä kurssilla kolmidimensioista koordinaatistoa, jonka avulla voidaan määrittää mille tahansa värihavainnolle jokin numeerinen arvo Vertaa Munsell, jossa annetaan valmiina värinäyte ja numeerinen arvo Esim. kolmikomponenttinen arvo voisi olla jollekin värille L=50, a=15 ja b=70 L=50, a=15 ja b=70
17 Värikoordinaatistot laiteriippumaton / laiteriippuvainen väriavaruus Laiteriippumaton väriavaruus ( unrendered color space ) Laiteriippumattomalla väriavaruudella on yksikäsitteinen yhteys XYZ-värinesityksen eli kyseessä on kolorimetrinen väriesitys Laiteriippumattoman väriavaruuden väriarvoilla ei suoraan ohjata mitään väriä esittävää laitetta; koordinaattiarvot määrittävät tietyn fyysisen värivasteen avaruudessa, jossa voidaan esittää kaikki värihavainnot (vertaa CIELAB, CIELUV) Laiteriippuvainen väriavaruus ( rendered color space ) Yhteydessä tiettyyn laitteeseen (ts. laitteen määrittämä väritoisto) Voidaan ohjata suoraan laitetta: koordinaattiarvot konvertoitu tietyn laitteen väriavaruuteen (vertaa srgb / näyttöjen rajoitettu gamut) x2 Laireriippuva väriavaruus y2 y1 Laiteriippumaton väriavaruus Y X x1 Muunnoksessa X Y on kyse laitteen värinhallinasta, josta enemmän seuraavalla luennolla
18 Kolorimetrisen värinesityksen perusteet Periaatteessa kaikki värikoordinaatistot perustuvat CIE XYZ tristimulus-arvoihin Alun perin XYZ-värinsovitusfunktiot on johdettu CIE RGB värinsovitusfunktioista noudattaen tiettyjä rajoitteita. CIE RGB värinsovitusfunktiot on johdettu kokeellisella tutkimuksella. =X, joka on tappivasteiden kombinaatio Valaisun spektri =Y, joka vastaa näytteen luminanssia Kohteen heijastusspektri Edellisten tulo XYZ värinsovitusfunktiot Edellisten tulo Aallonpituuden yli integroidut arvot XYZ=tristimulusarvot =Z, joka vastaa lyhyen aallonpituusalueen tappivastetta M.D. Fairchild, Color appearance models and complex visual stimuli, Journal of Dentistry, vol 38, e25-e33 (2010).
19 Kolorimetrisen värinesityksen perusteet CIE RGB värinsovitusfunktiot johdettiin kokeellisella tutkimuksella Havaitsijat säätivät kolmen monokromaattisen primäärivärin ( =546, 436 ja 700 nm) intensiteettiä vastaamaan monokromaattisen testivärinäytteen havaintoa (katso kuvaa oikealla) Kaikkia testivärinäytteitä ei saatu toteutettua kolmen primäärivärin avulla, mutta näissä tapauksissa toteutettiin modifikaatio, missä testivärinäytteeseen lisättiin monokromaattista primääriväriä; tämä on esitetty negatiivisena vasteena värinsovitusfunktioissa (vertaa viereinen kuva) Myöhemmin CIE RGB datasta johdettiin laajasti käytetyt CIE XYZ värinsovitusfunktiot; niiden rajoitteeksi asetettiin esimerkiksi: värinsovitusfunktioiden tuli saada vain positiivisia arvoja ja Y komponentin tuli vastata havaittua kirkkautta (CIE standard photopic observer) The CIE 1931 RGB Color matching functions. The color matching functions are the amounts of primaries needed to match the monochromatic test primary at the wavelength shown on the horizontal scale.
20 CIE xy ja CIE xyy väriavaruus XYZ-arvoista saadaan suoraan johdettua laiteriippumattoman xyy-väriavaruuden arvot CIE XYZ väriavaruudessa Y määrittää värin kirkkauden Värin kromaattisuus määrittyy XYZ-arvoista johdettujen xy-arvojen avulla xy-taso esittää kaikki havaittavissa olevat värit HUOM! kahden väripisteen etäisyys xytasolla ei vastaa tarkasti visuaalisesti havaittu värieroa 520nm 510nm 500nm 470nm 530nm 540nm 550nm Hevosenkenkä sisältää kaikki värit, jotka voidaan havaita 560nm 570nm 580nm 590nm 600nm 610nm 670nm x X X Y Z y X Y Y Z 430nm z Y x X Y Z 1 y Planckin käyrä sisältää teoreettisen mustan kappaleen eri lämpötiloja vastaavien värihavaintojen koordinaattiarvot d_the_cie_xyy_color_space
21 MacAdamin ellipsit MacAdamin ellipsit esittää toleransseja väripisteille, joita ei eroteta visuaalisesti toisistaan MacAdamin kokeessa koehenkilölle esitettiin kaksi värinäytettä; toinen oli kiinteä ja toinen piti säätää samaan värihavaintoon kuin toinen. Tulosten perusteella ellipsin koko ja suunta xy-tasolla riippui väripisteen sijainnista. Tämän perusteella xy-tason koordinaattiarvoilla ei voi esittää havaittuja värieroja tai määrittää tarkasti erotetaanko värejä toisistaan
22 MacAdamin ellipsit Vaikka kuvassa esitettyjen värinäyteparien laskennallinen etäisyys xy-tasolla on sama, niin vihreän alueella sijaitsevaa väriparia ei subjektiivisesti mitattujen ellipsien perusteella eroteta toisistaan, mutta syaanin alueen väripari erotetaan
23 Kolorimetrisen värinesityksen perusteet XYZ-arvoja käytetään usein lähtöarvoina visuaalisesti tarkemmille värikoordinaateille Värimittausprosessi: mitataan spektri (spektoradiometri), integroidaan värinsovitusfunktiot spektrin yli (eli lasketaan XYZ-arvot) ja lopuksi lasketaan väriarvot jossakin havainnollisesti yhtenevässä väriavaruudessa Näytteen mitattu spektri XYZ-arvot Väriavaruusmuunnos Esitys esim CIELAB L=76, a=-30, b=-38 Värinsovitusfunktiot
24 CIELAB ja CIELUV CIE standardoi sekä CIE 1976 L*a*b* (CIELAB) että CIE 1976 L*u*v* (CIELUV), kun ilmeni tarve värikoordinaatistolle, jossa voidaan laskea värierot tarkemmin CIELAB-koordinaatistoa pidetään tarkempana erityisesti tulostus-, kuvannus- sekä materiaali-teollisuuden sovelluksissa CIELUV-koordinaatistoa käytetään sitä vastoin perinteisesti näyttöteollisuuden sovelluksissa
25 CIELAB b* L a* Näytteen XYZ-arvot XYZ XnYnZn Näytteen Lab-arvot L* 1163 Y / Y 16 a* 500( 3 X / X 3 b* 200( 3 Y / Y 3 n Y / n Y n Z / n Z n ) ) Ympäristön valonlähteen XYZ-arvot Kun tarkastellaan CIELAB-arvojen laskentakaavoja, havaitaan että a*- komponentti perustuu pitkän ja keskipitkän aallonpituuden vasteeseen ja b*-komponentti perustuu lyhyen ja keskipitkän aallonpituuden vasteeseen olor_matching_functions.svg/200px- CIE_1931_XYZ_Color_Matching_Functions.svg.png
26 CIELAB RGB-koordinaatistoon koodattu kuva esitettynä RGB-näytöllä R G B Luminanssi, L, normalisoidaan välille 0 ja 100 Kromaattiset kanavat a ja b saa tyypillisesti arvoja välillä -128 ja 128 L* tumma kirkas kirkas tumma a* b*
27 CIELAB CIELAB-värikoordinaatistossa kahden väripisteen havaittua värieroa voidaan approksimoida laskemalla niiden euklidinen etäisyys avaruudessa Värieron laskentaa on myöhemmin vielä tarkennettu menetelmillä, jotka korjaavat CIELAB-avaruudessakin esiintyvää epäyhtenäisyyttä (esim. CIEDE2000) E. Rinhard, E.A. Khan, A.O. Akyüz, G.M. Johnsson, Color Imaging Fundamentals and Applications, A K Peters, ltd, 1056 s (2008).
28 LCH väriavaruus CIELAB-koordinaatit voidaan suoraan muuntaa luminanssi, L, kroma,c, ja sävy, h, koordinaatteihin Visuaalisesti havaittujen värierojen toleranssien approksimaatio on usein tarkempi esitettynä Lch-arvoilla kuin Lab-arvoilla johtuen ellipsien suuntautuneisuudesta (ch-dimensiot lähenee ellipsien pääkomponentteja) E. Rinhard, E.A. Khan, A.O. Akyüz, G.M. Johnsson, Color Imaging Fundamentals and Applications, A K Peters, ltd, 1056 s (2008).
29 CIELUV Kuten CIELAB-koordinaattien, niin CIELUV-koordinaattien input on näytteen (X,Y,Z) sekä ympäristön valaistuksen (Xn,Yn,Zn) tristimulusarvot Näyttöteollisuudessa esitetään näyttöjen värintoistoalue (gamut) usein u v - tasolla (myös xy-tasoa käytetään) u*- ja v*-komponentit ottavat huomioon valon värin
30 Kolmikomponenttisen laitteen gamut (/värit joita laite toistaa) voidaan visualisoida kolmella mitatulla väriarvolla u v -tasolla Max G Max R b* Max B a* ab-tasolla kaikkia värejä ei saada rajattua kolmen pisteen sisälle
31 Kolmikomponenttisen laitteen gamut (/värit joita laite toistaa) voidaan visualisoida kolmella mitatulla väriarvolla u v -tasolla Esimerkeissä on mitattu gamut sekä GretagMacBeth-testikentän värinäytteiden toisto kahdelle tabletille. Mitattu arvo on kuvattu ympyröillä ja oikea väriarvo on kuvattu neliöillä. Huomaa miten kaikki mitatut värit sijoittuu mitatun kolmion sisään.
32 Tarkennettu värieron mittaus Alunperin oli tarkoitus että CIELAB ja CIELUV olisivat havainnollisesti yhteneväisiä väriavaruuksia eli tietty euklidininen etäisyys avaruuden missä tahansa osassa vastaisi aina samaa havaittua värieroa Myöhemmin kuitenkin ilmeni että molemmissa on liikaa epäyhteneväisyyttä ja nousi tarve paremmille värieromittausalgoritmeille Kehitettiin CMC (1984), CIE 1994 ja CIEDE2000 -algoritmit Esimerkki miten Munsselin värien sävylinjat kaartuvat CIELAB-avaruudessa. Ideaalisessa väriavaruudessa linjat olisivat suoria M. Fairchild, 1998
33 Tarkennettu värieron mittaus CIEDE2000 CIEDE2000-värieroarvo lasketaan suoraan kahden CIELAB-arvon välille; arvot kuitenkin käsitellään muunnettuna LCH-avaruuteen, jossa väritoleransseja on tarkempaa mallintaa. Lisäksi mallissa on erilaisia paikkasidonnaisia painotuksia, jotka huomioivat sen missä kohtaa tutkitut väriarvot sijaitsevat väriavaruudessa CIELAB1 CIELAB2 CIEDE2000 Havaittu väriero värien CIELAB1 ja CIELAB2 välillä E. Rinhard, E.A. Khan, A.O. Akyüz, G.M. Johnsson, Color Imaging Fundamentals and Applications, A K Peters, ltd, 1056 s (2008).
34 Tarkennettu värieron mittaus CIEDE2000 CIEDE2000 algoritmin kehitys perustui neljään subjektiivisesti mitattuun datasettiin: BFD, Leeds, RIT-DuPont ja Witt Käytännössä kehitettiin malli, joka sovittaa datasettien värikenttien mitatut CIELAB-väriarvot niin, että etäisyydet vastaavat paremmin subjektiivisesti havaittuja etäisyyksiä S. Shen, R. S. Berns, Color-Difference Formula Performance for Several Datasets of Small Color Diffrerences Based on Visual Uncertainty, Color Research and Applications, Vol. 36, Nro, 1, p (2011)
35 Tarkennettu värieron mittaus CIEDE2000 Lasketaan värien 1 ja 2 luminanssi-, kroma- ja sävyeroarvojen etäisyydet, joita painotetaan riippuen värien sijainnista väriavaruudessa. Lisäksi CIEDE2000- yhtälö sisältää rotaatiotarkennuksen. Rotaatiotarkennus (RT) määrittää toleranssiellipsin suuntaa, jossa väriero havaitaan. Tarkennus kohdistettu erityisesti CIELAB-avaruuden saturoituneen sinisen alueelle E. Rinhard, E.A. Khan, A.O. Akyüz, G.M. Johnsson, Color Imaging Fundamentals and Applications, A K Peters, ltd, 1056 s (2008).
36 Tarkennettu värieron mittaus CIEDE2000 Kuvassa on esitetty miten CIEDE2000 yhtälö suoriutuu MacAdamin ellipsien mallintamisesta Kuvan tulkinta: MacAdamin ellipsit perustuvat mitattuun havaintoon, kun taas CIEDE2000-arvot perustuvat laskennalliseen mallintamiseen D. R. Pant, I. Farup, Riemannian Formulation of the CIEDE2000 Color Difference Formula, CIC2010, p
37 Tarkennettu värieron mittaus CIEDE2000 Imagine that you just painted half of the wall and you run out of the paint. You went back to buy another tin of that paint. When you paint the wall, you are asked to judge whether you accept or reject the match between each half of the wall. Alla on esitetty tutkimuksessa käytettyjen näyteparien hyväksymisprosentti CIELAB-avaruudessa (vasen kuva) ja CIEDE2000-algoritmilla (oikea kuva) laskettujen värieroarvojen funktiona Tuloksen tulkinta: Jos käytetään CIEDE2000- arvoja niin voidaan tarkemmin ennustaa tullaanko väriero havaitsemaan tutkimuksen sovellusalueella CIEDE2000-väriero kasvaa, niin hyväksymisprosesntti pienenee M. R. Luo, C. Minchew, P. Kenyon, G. Cui, Verification of CIEDE2000 using industrial data, AIC 2004 s (2004).
38 Kuvien välisen havaitun värieron mittaus S-CIELAB Vertailtavista kuvista suodatetaan ne taajuudet pois joita ei visuaalisesti havaita Tämän jälkeen lasketaan pikselikohtainen väriero
39 Kuvien välisen havaitun värieron mittaus S-CIELAB: käytännön sovellus on mitata erottuuko rasterirakenne Tuloksen tulkinta: Jos käytetään S- CIELAB arvoja niin voidaan tarkemmin ennustaa tullaanko rasterirakenne havaitsemaan tutkimuksen sovellusalueella X. Zhang et al. Color image quality metric S-CIELAB and its application on halftone texture visibility Proc. IEEE COMPCON 1997
40 Yhteenveto tarkennetusta värieron mittauksesta CIEDE2000 laskee kahden värinäytteen visuaaliselle etäisyydelle estimaatin yhtälöllä, joka sisältää painokertoimia, joiden arvo riippuu siitä missä kohtaa värinäytteet sijaitsevat värikoordinaatistossa S-CIELAB huomioi silmän alipäästösuodattavan ominaisuuden; silmä ei erota pieniä yksityiskohtia. S- CIELAB soveltuu kahden kuvan värieron mittaukseen. Se alipäästösuodattaa kuvan ennen pikselikohtaisten värieroarvojen mittausta.
41 RGB-värinesitys RGB-värinesitystä käytetään usein elektronisissa laitteissa, kuten kameroissa ja näytöissä Kameran tarkka väridetektio vaatisi että kameran vaste saadaan sellaiseksi että sen ja värinsovitusfunktioiden välillä on olemassa lineaarinen muunnos värinsovitusfunktiot XYZ CIELAB Kameran vaste RGB M XYZ Se kuinka lähelle ihmisen havaitsemaa väritoistoa päästään, riippuu kameran vasteesta sekä muunnoksesta M (kyseessä kameran mittatarkkuus) CIELAB
42 RGB-värinesitys srgb on de-facto-standardi RGB-esityksen profiilina srgb-värinesityksen asema perustuu CRTnäytön fosforien luontaiseen väritoistoon, joka on lähellä srgb-standardia Käytännössä jos värihallinta ei ole käytössä, niin useimmiten oletuksena on srgb-profiili srgb-esityksen RGB-arvoilla on yhteys XYZarvoihin ja sitä kautta CIELAB-arvoihin! Adobe RGB on esimerkki RGB-esityksestä, jolla on laajempi gamut kuin srgb-esityksellä
43 RGB-värinesitys Jos tarve esim tulosteen vedostukseen voi Adobe RGB sekä laajemman väriavaruuden näyttö olla välttämätön
44 XYZ-arvoista srgb-arvoihin srgb-standardin määrittämän katseluympäristön ominaisuudet eli ympäristö, missä värit havaitaan oikein jos ne on koodattu srgb-standardin mukaisesti Missä C on värikanava ja a=0.055 Parametri Näytön luminanssi 80 cd/m 2 Näytön valkopiste Näytön taustan heijastus Ympäristön valaistusvoimakkuus Ympäristön valaistuksen valkopiste Tyypillisen (vaihtoehtoisen) ympäristön valaistusvoimakkuus Tyypillisen (vaihtoehtoisen) ympäristön valkopiste Arvo x = , y = (D65) 20% (~medium gray) 64 lux x = , y = (D50) 200 lux x = , y = (D50)
Värinhallinta ja -mittalaitteet. Mikko Nuutinen 7.2.2012
Värinhallinta ja -mittalaitteet Mikko Nuutinen 7.2.2012 Luennon oppimistavoitteet Värinhallinta Käsitteet lähde- ja kohdelaitteen profiili sekä yhdysavaruus Näköistystavat (rendering intent) Värinmittalaitteet
Lisätiedot13. Värit tietokonegrafiikassa
13.1. Värijoukot tietokonegrafiikassa 13. Värit tietokonegrafiikassa Tarkastellaan seuraavaksi värien kvantitatiivista pohjaa. Useimmiten käytännön tilanteissa kiinnitetään huomiota kvalitatiiviseen. Värien
LisätiedotVÄRISPEKTRIKUVIEN TEHOKAS SIIRTO TIETOVERKOISSA
VÄRISPEKTRIKUVIEN TEHOKAS SIIRTO TIETOVERKOISSA Juha Lehtonen 20.3.2002 Joensuun yliopisto Tietojenkäsittelytiede Kandidaatintutkielma ESIPUHE Olen kirjoittanut tämän kandidaatintutkielman Joensuun yliopistossa
LisätiedotJOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
LisätiedotTUTKIMUSRAPORTTI NO. MAT12-15050-005 VÄRIN JA KIILLON MITTAAMINEN
VÄRIN JA KIILLON MITTAAMINEN 1 Veikko Äikäs Energia- ja ympäristötekniikan laitos Mikkelin ammattikorkeakoulu Oy 26.4.2012 SISÄLTÖ 1 Teoriaa... 2 1.1 Yleistä värimalleista... 2 1.2 RGB ja CMYK mallit...
LisätiedotTeoreettisia perusteita II
Teoreettisia perusteita II Origon siirto projektiokeskukseen:? Origon siirto projektiokeskukseen: [ X X 0 Y Y 0 Z Z 0 ] [ Maa-57.260 Kiertyminen kameran koordinaatistoon:? X X 0 ] Y Y 0 Z Z 0 Kiertyminen
LisätiedotVäriin vaikuttavat tekijät ja niiden ennustaminen. värimalleilla. Antti Vatanen
Väriin vaikuttavat tekijät ja niiden ennustaminen värimalleilla Antti Vatanen 08.01.2003 Joensuun yliopisto Tietojenkäsittelytiede Kandidaatin tutkielma TIIVISTELMÄ Ihmisen värinäkö on hyvin monimutkainen
LisätiedotTikkurila-opisto: Väristä sävytykseen. Päivi Luomahaara & Evalotte Lindkvist-Suhonen 03/2015
Tikkurila-opisto: Väristä sävytykseen Päivi Luomahaara & Evalotte Lindkvist-Suhonen 03/2015 Esityksen pääkohdat Väri ja valo Värien ominaisuudet Värin mittaaminen Värien tekeminen maaleissa ennen ja nyt
LisätiedotVERKOSTO GRAAFINEN OHJE
2018 SISÄLTÖ 3 Pikaohje 4 Tunnus ja suoja-alue 5 Tunnuksen versiot 6 Tunnuksen käyttö 7 Fontit 8 Värit 9 Soveltaminen ----- 10 Verkosto Lapset 2 suoja-alue Tunnuksen suoja-alueen sisäpuolella ei saa olla
LisätiedotVÄRIAVARUUDEN RAKENTEEN MUOKKAAMINEN YHTENÄISYYDEN PARANTAMISEKSI
Lappeenrannan teknillinen yliopisto Teknistaloudellinen tiedekunta Tietotekniikan koulutusohjelma Kandidaatintyö Markku Painomaa VÄRIAVARUUDEN RAKENTEEN MUOKKAAMINEN YHTENÄISYYDEN PARANTAMISEKSI Kandidaatintyön
LisätiedotFYSIIKAN LABORATORIOTYÖT 2 HILA JA PRISMA
FYSIIKAN LABORATORIOTYÖT HILA JA PRISMA MIKKO LAINE 9. toukokuuta 05. Johdanto Tässä työssä muodostamme lasiprisman dispersiokäyrän ja määritämme työn tekijän silmän herkkyysrajan punaiselle valolle. Lisäksi
Lisätiedot6. Värikuvanprosessointi 6.1. Värien periaatteet
6. Värikuvanprosessointi 6.1. Värien periaatteet Värien käyttö kuvissa on hyödyllistä kahdesta syystä. Väri on tehokas kuvaaja kohteiden tunnistamiseksi ja erottamiseksi näkymästä. Toiseksi normaalilla
Lisätiedot6.6. Tasoitus ja terävöinti
6.6. Tasoitus ja terävöinti Seuraavassa muutetaan pikselin arvoa perustuen mpäristön pikselien ominaisuuksiin. Kuvan 6.18.a nojalla ja Lukujen 3.4. ja 3.5. harmaasävjen käsittelssä esitellillä menetelmillä
LisätiedotASPIRIININ MÄÄRÄN MITTAUS VALOKUVAAMALLA
ASPIRIININ MÄÄRÄN MITTAUS VALOKUVAAMALLA Jaakko Lohenoja 2009 Johdanto Asetyylisalisyylihapon määrä voidaan mitata spektrofotometrisesti hydrolysoimalla asetyylisalisyylihappo salisyylihapoksi ja muodostamalla
LisätiedotThe spectroscopic imaging of skin disorders
Automation technology October 2007 University of Vaasa / Faculty of technology 1000 students 4 departments: Mathematics and statistics, Electrical engineerin and automation, Computer science and Production
LisätiedotKuvanlaadunparantaminen. Mikko Nuutinen 21.3.2013
Kuvanlaadunparantaminen Mikko Nuutinen 21.3.2013 Luennon sisältö Termistöä Kuvanentisöinti Terävyys unsharp masking Kohina non-local means Linssivääristymän korjaus Kuvanlaadunehostaminen Kontrasti Auto-levels
LisätiedotPMS 3298 C. (Sanomalehdessä. 100c, 0m, 50y, 5k) PMS 288 C (Sanomalehdessä 95c, 50m, 10y, 5k)
PMS 288 C PMS 360 C PMS 220 C PMS 1525 C PMS 143 C SANOMALEHTIIN 95c, 50m, 10y, 5k 35c, 0m, 100y, 0k 15c, 85m, 17y, 5k 10c, 45m, 95y, 2k 100c, 0m, 50y, 5k 0c, 20m, 100y, 0k KÄYTÖSSÄ ON KAKSI ISKULAUSETTA.
LisätiedotVÄRIT 12.2.2015 WWW-VISUALISOINTI - IIM60110 - VÄRIT
VÄRIT 12.2.2015 Väri on silmään saapuvan valon aistittava ominaisuus, joka havaitaan näkö- ja väriaistilla. Värin aistiminen riippuu silmään saapuvan valon sisältämistä aallonpituuksista ja niiden voimakkuuksista.
LisätiedotNäyttöjen suorituskykymittaus
Näyttöjen suorituskykymittaus T-75.5100 Kuvaus- ja näyttötekniikka Syksy 2012 Mikko Nuutinen, 5.10.2012 Luennon sisältö: Johdanto: fyysiset, sähköiset ja optiset parametrit; valon mittaaminen ja kolorimetria
LisätiedotLuento 2: Viivan toteutus
Tietokonegrafiikan perusteet T-111.4300 3 op Luento : Viivan toteutus Lauri Savioja 11/07 Primitiivien toteutus / 1 GRAAFISTEN PRIMITIIVIEN TOTEUTUS HUOM! Oletuksena on XY-koordinaatisto Suorien viivojen
LisätiedotJOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
LisätiedotIhminen havaitsijana: Luento 8. Jukka Häkkinen ME-C2600
Ihminen havaitsijana: Luento 8 Jukka Häkkinen ME-C2600 Kevät 2016 1 Luento 8: Värit 2 Luennon rakenne 1. Kolmiväriteoria 2. Vastakkaisväriteoria 3. Illuusioita 4. Värien pysyvyys 3 4 Värit Värinäkö tarkoittaa
LisätiedotTriangle Colorscale. Created for design CMYK GUIDE. Intuitiivinen, tarkka ja käytännöllinen
Created for design CMYK GUIDE Intuitiivinen, tarkka ja käytännöllinen CMYK GUIDE -kartasta värit löytyvät nopeasti, ja ne ovat painettuina juuri sitä mitä valittiinkin! INTUITIIVINEN Suunnittelijan nopea
LisätiedotVärien teoria ja värimallit Tietokonegraikan seminaari kevät 2002
Värien teoria ja värimallit Tietokonegraikan seminaari kevät 2002 Matti Eskelinen 24. huhtikuuta 2002 1 Mitä väri on? Mitään sellaista kuin väri ei ole olemassa luonnossa. Väri on jotakin mitä me ihmiset
LisätiedotOpetusmateriaali. Tutkimustehtävien tekeminen
Opetusmateriaali Tämän opetusmateriaalin tarkoituksena on opettaa kiihtyvyyttä mallintamisen avulla. Toisena tarkoituksena on hyödyntää pikkuautoa ja lego-ukkoa fysiikkaan liittyvän ahdistuksen vähentämiseksi.
Lisätiedot2 Pistejoukko koordinaatistossa
Pistejoukko koordinaatistossa Ennakkotehtävät 1. a) Esimerkiksi: b) Pisteet sijaitsevat pystysuoralla suoralla, joka leikkaa x-akselin kohdassa x =. c) Yhtälö on x =. d) Sijoitetaan joitain ehdon toteuttavia
LisätiedotTämän värilaatuoppaan tarkoitus on selittää, miten tulostimen toimintoja voidaan käyttää väritulosteiden säätämiseen ja mukauttamiseen.
Sivu 1/7 Värilaatuopas Tämän värilaatuoppaan tarkoitus on selittää, miten tulostimen toimintoja voidaan käyttää väritulosteiden säätämiseen ja mukauttamiseen. Laatu-valikko Tulostustila Väri Vain musta
LisätiedotTekijä Pitkä matematiikka Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4).
Tekijä Pitkä matematiikka 4 9.12.2016 212 Suoran pisteitä ovat esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4). Vastaus esimerkiksi ( 5, 2), ( 2,1), (1, 0), (4, 1) ja ( 11, 4) 213 Merkitään pistettä
LisätiedotModerniOptiikka. InFotonics Center Joensuu
ModerniOptiikka InFotonics Center Joensuu Joensuun Tiedepuistossa sijaitseva InFotonics Center on fotoniikan ja informaatioteknologian yhdistävä kansainvälisen tason tutkimus- ja yrityspalvelukeskus. Osaamisen
LisätiedotCIE Division 1: Vision and Colour. MarjukkaPuolakka
CIE Division 1: Vision and Colour MarjukkaPuolakka 19.8.2009 CIE Div1 Terms of Reference: To study visual responses to light and to establish standards of response functions, models and procedures of specification
LisätiedotLauseen erikoistapaus on ollut kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa seuraavassa muodossa:
Simo K. Kivelä, 13.7.004 Frégier'n lause Toisen asteen käyrillä ellipseillä, paraabeleilla, hyperbeleillä ja niiden erikoistapauksilla on melkoinen määrä yksinkertaisia säännöllisyysominaisuuksia. Eräs
LisätiedotTaso 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori, koordinaatistot, piste, suora
Taso 1/5 Sisältö Taso geometrisena peruskäsitteenä Kolmiulotteisen alkeisgeometrian peruskäsitteisiin kuuluu taso pisteen ja suoran lisäksi. Intuitiivisesti sitä voidaan ajatella joka suunnassa äärettömyyteen
LisätiedotKuvankäsi*ely 1. Digitaaliset kuvat ja niiden peruskäsi3eet. Kimmo Koskinen
Kuvankäsi*ely 1 Digitaaliset kuvat ja niiden peruskäsi3eet Kimmo Koskinen Mitä kuvankäsi3ely on? Digitaalisten kuvien monipuolista muokkausta: - korjailua: roskien poisto, punaiset silmät jne - muuntelua:
LisätiedotLuento 2 Stereokuvan laskeminen. 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1
Luento 2 Stereokuvan laskeminen 2008 Maa-57.1030 Fotogrammetrian perusteet 1 Aiheet Stereokuvan laskeminen stereokuvan piirto synteettisen stereokuvaparin tuottaminen laskemalla stereoelokuva kollineaarisuusyhtälöt
LisätiedotDigitaalikameran värintoisto
Digitaalikameran värintoisto Joni Orava Pro Gradu tutkielma Lokakuu 2001 Joensuun liopisto Fysiikan laitos Esipuhe Haluan esittää suuret kiitokset työn ohjaajalle professori Timo Jääskeläiselle ohjauksesta
Lisätiedot3D-kuvauksen tekniikat ja sovelluskohteet. Mikael Hornborg
3D-kuvauksen tekniikat ja sovelluskohteet Mikael Hornborg Luennon sisältö 1. Optiset koordinaattimittauskoneet 2. 3D skannerit 3. Sovelluskohteet Johdanto Optiset mittaustekniikat perustuvat valoon ja
LisätiedotTilkkuilijan värit. Saana Karlsson
Tilkkuilijan värit Saana Karlsson Tilkkutöissä erivärisiä kangaspaloja ommellaan yhteen ja siten muodostetaan erilaisia kuvioita. Värien valinta vaikuttaa siihen miten suunnitellut kuviot tulevat tilkkutyössä
LisätiedotVÄRIEN NIMEÄMINEN JA LASKENNALLINEN ENNUSTAMINEN LUONNOLLISISTA VÄRIKUVISTA
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Tietotekniikan osasto Tuuli Nurminen VÄRIEN NIMEÄMINEN JA LASKENNALLINEN ENNUSTAMINEN LUONNOLLISISTA VÄRIKUVISTA Diplomityö, joka on jätetty opinnäytteenä tarkastettavaksi diplomi-insinöörin
LisätiedotSuorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009
Viidennen viikon luennot Suorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009 Perustuu kirjan Poole: Linear Algebra lukuihin I.3 - I.4 Esko Turunen esko.turunen@tut.fi Aluksi hiukan 2 ja 3 ulotteisen reaaliavaruuden
LisätiedotIHTE-2100 KaSuper 2007-2008 Luento 2: värit, kuvakkeet
IHTE-2100 KaSuper 2007-2008 Luento 2: värit, kuvakkeet Aiheet tänään Värit käyttöliittymäsuunnittelussa Kuvakkeiden suunnittelu Värit käyttöliittymässä Of all design elements, color most exemplifies the
LisätiedotMikroskooppisten kohteiden
Mikroskooppisten kohteiden lämpötilamittaukset itt t Maksim Shpak Planckin laki I BB ( λ T ) = 2hc λ, 5 2 1 hc λ e λkt 11 I ( λ, T ) = ε ( λ, T ) I ( λ T ) m BB, 0 < ε
LisätiedotTampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 2013 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus
Tampereen yliopisto Tietokonegrafiikka 201 Tietojenkäsittelytiede Harjoitus 6 1..201 1. Tarkastellaan Gouraudin sävytysmallia. Olkoon annettuna kolmio ABC, missä A = (0,0,0), B = (2,0,0) ja C = (1,2,0)
LisätiedotKUVAMUOKKAUS HARJOITUS
KUVAMUOKKAUS HARJOITUS PUNASILMÄISYYS, VÄRI, KUVAKOKO, RAJAUS PUNASILMÄISYYS Kuvien punasilmäisyyden joutuu kohtaamaan usein huolimatta kameroiden hyvistä ominaisuuksista. Ohjelma tarjoaa hyvän työvälineen
LisätiedotMS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä.
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 7: Pienimmän neliösumman menetelmä ja Newtonin menetelmä. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Kevät 2016
LisätiedotHavaitsevan tähtitieteen peruskurssi I
2. Ilmakehän vaikutus havaintoihin Lauri Jetsu Fysiikan laitos Helsingin yliopisto Ilmakehän vaikutus havaintoihin Ilmakehän häiriöt (kuva: @www.en.wikipedia.org) Sää: pilvet, sumu, sade, turbulenssi,
LisätiedotVIII LISÄTIETOA 8.1. HAVAINTOVIRHEISTÄ
56 VIII LISÄTIETOA 8.1. HAVAINTOVIRHEISTÄ Hyvällä havaitsijalla keskimääräinen virhe tähdenlennon kirkkauden arvioimisessa on noin 0.4 magnitudia silloin, kun meteori näkyy havaitsijan näkökentän keskellä.
LisätiedotYmpäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta
Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta Sanna Kaasalainen Kaukokartoituksen ja Fotogrammetrian Osasto Ilmastonmuutos ja ääriarvot 13.9.2012 Ympäristön Aktiivinen
LisätiedotMATEMATIIKKA 5 VIIKKOTUNTIA. PÄIVÄMÄÄRÄ: 8. kesäkuuta 2009
EB-TUTKINTO 2009 MATEMATIIKKA 5 VIIKKOTUNTIA PÄIVÄMÄÄRÄ: 8. kesäkuuta 2009 KOKEEN KESTO: 4 tuntia (240 minuuttia) SALLITUT APUVÄLINEET: Eurooppa-koulun antama taulukkovihkonen Funktiolaskin, joka ei saa
Lisätiedot33 SOLENOIDIN JA TOROIDIN MAGNEETTIKENTTÄ
TYÖOHJE 14.7.2010 JMK, TSU 33 SOLENOIDIN JA TOROIDIN MAGNEETTIKENTTÄ Laitteisto: Kuva 1. Kytkentä solenoidin ja toroidin magneettikenttien mittausta varten. Käytä samaa digitaalista jännitemittaria molempien
LisätiedotVERTAILU: 55-TUUMAISET TELEVISIOT Oheisia kuvasäätöjä käytettiin Tekniikan Maailman numerossa 1/15 julkaistussa vertailussa.
VERTAILU: 55-TUUMAISET TELEVISIOT Oheisia kuvasäätöjä käytettiin Tekniikan Maailman numerossa 1/15 julkaistussa vertailussa. LG 55UB850V digi-tv hdmi 2 KUVA Kuvatila Expert1 Expert1 Kuvan säätö Taustavalo
LisätiedotValonlähteen vaikutus värinäytteiden spektreihin eri mittalaitteilla
Valonlähteen vaikutus värinäytteiden spektreihin eri mittalaitteilla Noora Tossavainen PSfrag replacements x y Laudatur-opintojen harjoitustyö Heinäkuu 2002 Fysiikan laitos Joensuun yliopisto Noora Tossavainen
LisätiedotGimp alkeet XIII 9 luokan ATK-työt/HaJa Sivu 1 / 8. Tasot ja kanavat. Jynkänlahden koulu. Yleistä
Gimp alkeet XIII 9 luokan ATK-työt/HaJa Sivu 1 / 8 Tasot ja kanavat Yleistä Tasot eli layerit ovat tärkeä osa nykyajan kuvankäsittelyä. Tasojen perusidea on se, että ne ovat läpinäkyviä "kalvoja", joita
LisätiedotGraafinen ohjeisto 1.0
Graafinen ohjeisto 1.0 01 01 Peruselementit Logo POP vakuutuksen logo on suunniteltu digitaaliseen ympäristöön ja siksi digitaalinen näkyvyys määrittelee ilmeen. Play-elementti Play-elementti painikkeenomaisena
LisätiedotMS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus
MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 1: Parametrisoidut käyrät ja kaarenpituus Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 2015 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0202 Syksy 2015 1 / 18
LisätiedotVärisuunnitteluopas. www.e-weber.fi
okkelit kuntoon Värisuunnitteluopas Värien antamat mahdollisuudet rakennussuunnittelussa okkeliratkaisut kätevästi eberiltä www.e-weber.fi Värien antamat mahdollisuudet Tervetuloa eberin värimaailmaan.
LisätiedotMustan kappaleen säteily
Mustan kappaleen säteily Musta kappale on ideaalisen säteilijän malli, joka absorboi (imee itseensä) kaiken siihen osuvan säteilyn. Se ei lainkaan heijasta eikä sirota siihen osuvaa säteilyä, vaan emittoi
LisätiedotLuento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotInsinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut
Insinöörimatematiikka D, 29.3.2016 4. laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut 1. Olkoon u (4,0,4,2) ja v ( 1,1,3,5) vektoreita vektoriavaruudessa R 4. Annetun sisätulon (x,y) indusoima normi on x (x,x) ja
LisätiedotNimi: Muiden ryhmäläisten nimet:
Nimi: Muiden ryhmäläisten nimet: PALKKIANTURI Työssä tutustutaan palkkianturin toimintaan ja havainnollistetaan sen avulla pienten ainepitoisuuksien havainnointia. Työn mittaukset on jaettu kolmeen osaan,
LisätiedotPHYS-C0240 Materiaalifysiikka (5op), kevät 2016
PHYS-C0240 Materiaalifysiikka (5op), kevät 2016 Prof. Martti Puska Emppu Salonen Tomi Ketolainen Ville Vierimaa Luento 7: Hilavärähtelyt tiistai 12.4.2016 Aiheet tänään Hilavärähtelyt: johdanto Harmoninen
LisätiedotSolmu 3/2001 Solmu 3/2001. Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä:
Frégier n lause Simo K. Kivelä Kevään 2001 ylioppilaskirjoitusten pitkän matematiikan kokeessa oli seuraava tehtävä: Suorakulmaisen kolmion kaikki kärjet sijaitsevat paraabelilla y = x 2 ; suoran kulman
LisätiedotWien R-J /home/heikki/cele2008_2010/musta_kappale_approksimaatio Wed Mar 13 15:33:
1.2 T=12000 K 10 2 T=12000 K 1.0 Wien R-J 10 0 Wien R-J B λ (10 15 W/m 3 /sterad) 0.8 0.6 0.4 B λ (10 15 W/m 3 /sterad) 10-2 10-4 10-6 10-8 0.2 10-10 0.0 0 200 400 600 800 1000 nm 10-12 10 0 10 1 10 2
LisätiedotVÄRI ON: Fysiikkaa: valon osatekijä (syntyy valosta, yhdistyy valoon)
VÄRI VÄRI ON: Fysiikkaa: valon osatekijä (syntyy valosta, yhdistyy valoon) VÄRI ON: Biologiaa: näköaistimus (solut ja aivot) Kemiaa: pigmentti (väriaine, materiaali) VÄRI ON: VÄRI ON: Psykologiaa: havainto
LisätiedotLuento 6 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 6 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotOsoita, että kaikki paraabelit ovat yhdenmuotoisia etsimällä skaalauskuvaus, joka vie paraabelin y = ax 2 paraabelille y = bx 2. VASTAUS: , b = 2 2
8. Geometriset kuvaukset 8.1. Euklidiset kuvaukset 344. Esitä muodossa x = Ax + b se avaruuden E 3 peilauskuvaus, jonka symmetriatasona on x 1 3x + x 3 = 6. A = 1 3 6 6 3, b = 1 1 18. 3 6 6 345. Tason
LisätiedotKULJETUSSUUREET Kuljetussuureilla tai -ominaisuuksilla tarkoitetaan kaasumaisen, nestemäisen tai kiinteän väliaineen kykyä siirtää ainetta, energiaa, tai jotain muuta fysikaalista ominaisuutta paikasta
LisätiedotMatterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää
Matterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää Esittely Tutkimusaineiston laatija DI Aino Keitaanniemi Aino Keitaanniemi työskentelee Aalto yliopiston Rakennetun ympäristön mittauksen ja mallinnuksen
LisätiedotTunnus. Tunnuksen VÄRIVERSIOT. Min. 20 mm
Graafinen ohje Tunnus Oulu Sinfonian tunnuksena käytetään ensisijaisesti ohessa kuvattua liikemerkin ja nimilogon kiinteää yhdistelmää. Käytössä on huolehdittava, että tunnuksen mittasuhteet sekä nimilogon
LisätiedotInversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2
Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2 Kevät 2012 1 Lineaarinen inversio-ongelma Määritelmä 1.1. Yleinen (reaaliarvoinen) lineaarinen inversio-ongelma voidaan esittää muodossa m = Ax +
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu
Talousmatematiikan perusteet: Luento 13 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu Viime luennolla Aloimme tarkastella yleisiä, usean muuttujan funktioita
LisätiedotMAIDON PROTEIININ MÄÄRÄN SELVITTÄMINEN (OSA 1)
MAIDON PROTEIININ MÄÄRÄN SELVITTÄMINEN (OSA 1) Johdanto Maito on tärkeä eläinproteiinin lähde monille ihmisille. Maidon laatu ja sen sisältämät proteiinit riippuvat useista tekijöistä ja esimerkiksi meijereiden
LisätiedotUudet ominaisuudet. Versio 3.00
Uudet ominaisuudet Versio 3.00 Tämän tuotteen mukana toimitetun asiakirjan sisältämät kuvaukset eivät enää välttämättä vastaa laiteohjelmistopäivitysten seurauksena lisättyjä tai muutettuja ominaisuuksia.
LisätiedotLuento 6: 3-D koordinaatit
Maa-57.300 Fotogrammetrian perusteet Luento-ohjelma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Luento 6: 3-D koordinaatit AIHEITA (Alkuperäinen luento: Henrik Haggrén, 16.2.2003, Päivityksiä: Katri Koistinen 5.2.2004
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit
MS-A35 ifferentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit Antti Rasila Aalto-yliopisto Syksy 215 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A35 Syksy 215 1 / 24 Skalaarikenttä Olkoon R
Lisätiedoty x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1
1. Tarkastellaan funktiota missä σ C ja y (y 1,..., y n ) R n. u : R n R C, u(x, t) e i(y x σt), (a) Miksi funktiota u(x, t) voidaan kutsua tasoaalloksi, jonka aaltorintama on kohtisuorassa vektorin y
LisätiedotDifferentiaalilaskennan tehtäviä
Differentiaalilaskennan tehtäviä DIFFERENTIAALILASKENTA 1. Raja-arvon käsite, derivaatta raja-arvona 1.1 Raja-arvo pisteessä 1.2 Derivaatan määritelmä 1.3 Derivaatta raja-arvona 2. Derivoimiskaavat 2.1
LisätiedotMalliratkaisut Demot
Malliratkaisut Demot 1 23.1.2017 1. Päätösmuuttujiksi voidaan valita x 1 : tehtyjen peruspöytin lukumäärä x 2 : tehtyjen luxuspöytien lukumäärä. Optimointitehtäväksi tulee max 200x 1 + 350x 2 s. t. 5x
LisätiedotARVO - verkkomateriaalien arviointiin
ARVO - verkkomateriaalien arviointiin Arvioitava kohde: Jenni Rikala: Aloittavan yrityksen suunnittelu, Arvioija: Heli Viinikainen, Arviointipäivämäärä: 12.3.2010 Osa-alue 3/8: Visuaalinen suunnittelu
LisätiedotBM20A0900, Matematiikka KoTiB3
BM20A0900, Matematiikka KoTiB3 Luennot: Matti Alatalo Oppikirja: Kreyszig, E.: Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, John Wiley & Sons, 1999, luvut 1 4. 1 Sisältö Ensimmäisen kertaluvun differentiaaliyhtälöt
LisätiedotLuento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
LisätiedotTeknillinen korkeakoulu T-76.115 Tietojenkäsittelyopin ohjelmatyö. Testitapaukset - Koordinaattieditori
Testitapaukset - Koordinaattieditori Sisällysluettelo 1. Johdanto...3 2. Testattava järjestelmä...4 3. Toiminnallisuuden testitapaukset...5 3.1 Uuden projektin avaaminen...5 3.2 vaa olemassaoleva projekti...6
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 14. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu
Talousmatematiikan perusteet: Luento 14 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot Ääriarvon laadun tarkastelu Luennolla 6 Tarkastelimme yhden muuttujan funktion f(x) rajoittamatonta optimointia
LisätiedotMS-A0305 Differentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento 1: Moniulotteiset integraalit
MS-A35 ifferentiaali- ja integraalilaskenta 3 Luento : Moniulotteiset integraalit Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Syksy 26 Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A35 Syksy
LisätiedotOhjeita fysiikan ylioppilaskirjoituksiin
Ohjeita fysiikan ylioppilaskirjoituksiin Kari Eloranta 2016 Jyväskylän Lyseon lukio 11. tammikuuta 2016 Kokeen rakenne Fysiikan kokeessa on 13 tehtävää, joista vastataan kahdeksaan. Tehtävät 12 ja 13 ovat
Lisätiedot811312A Tietorakenteet ja algoritmit, , Harjoitus 6, Ratkaisu
811312A Tietorakenteet ja algoritmit, 2018-2019, Harjoitus 6, Ratkaisu Harjoituksen aiheet ovat verkkojen leveys- ja syvyyshakualgoritmit Tehtävä 6.1 Hae leveyshakualgoritmia käyttäen lyhin polku seuraavan
LisätiedotVärilaatuopas. Laatu-valikko. Värilaatuopas. Sivu 1/6
Sivu 1/6 Värilaatuopas Tämän värilaatuoppaan tarkoitus on auttaa käyttäjiä ymmärtämään, miten tulostimen toimintoja voidaan käyttää väritulosteiden säätämiseen ja mukauttamiseen. Laatu-valikko Valikkokohta
Lisätiedot1 LOGO JA SEN KÄYTTÖ 1.1 LOGO JA TURVA-ALUE VÄRILLINEN LOGO LOGO VÄRILLISELLÄ POHJALLA MUSTA LOGO 7 1.
1 LOGO JA SEN KÄYTTÖ 1.1 LOGO JA TURVA-ALUE 4 1.2 VÄRILLINEN LOGO 5 1.3 LOGO VÄRILLISELLÄ POHJALLA 6 1.4 MUSTA LOGO 7 1.5 EI NÄIN 8 3 1.1 Logo ja turva-alue neste jacobsin logo Neste Jacobsin uusi tekstilogo
LisätiedotSINI- JA KOSINILAUSE. Laskentamenetelmät Geodeettinen laskenta - 1-1988-1999 M-Mies Oy
SINI- JA KOSINILAUSE SINILAUSE: Kolmiossa kulman sinien suhde on sama kuin kulman vastaisten sivujen suhde. Toisin sanoen samassa kolmiossa SIN Kulma / Sivu = Vakio (Jos > 100 gon: Kulma = 200 kulma).
LisätiedotTietokonegrafiikan perusteet
Tietokonegrafiikan perusteet Kuvamallit Koordinaattijärjestelmät Ihmisnäön ominaisuudet Grafiikkalaitteisto Abstrakti kangas Piirtäminen Teksti Leikkaaminen Väri Petri Vuorimaa 1 Kuvamallit Kuvien esittämiseen
LisätiedotKuulohavainto ympäristössä
Weber-Fechner Kivun gate control fys _ muutos hav _ muutos k fys _ taso Jos tyypillisessä sisätilavalaistuksessa (noin 100 cd/m2), voi havaita seinällä valotäplän, jonka kirkkaus on 101 cd/m2). Kuinka
LisätiedotJOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS
JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS TERMINATOR SIGNAALINKÄSITTELY KUVA VOIDAAN TULKITA KOORDINAATTIEN (X,Y) FUNKTIONA. LÄHDE: S. SEITZ VÄRIKUVA KOOSTUU KOLMESTA KOMPONENTISTA (R,G,B). ÄÄNI VASTAAVASTI MUUTTUJAN
Lisätiedot2.7.4 Numeerinen esimerkki
2.7.4 Numeerinen esimerkki Karttusen kirjan esimerkki 2.3: Laske Jupiterin paikka taivaalla..2. Luennoilla käytetty rataelementtejä a, ǫ, i, Ω, ω, t Ω nousevan solmun pituus = planeetan nousevan solmun
LisätiedotLuku 5 - Värit ja valon aistiminen
Luku 5 - Värit ja valon aistiminen Matti Eskelinen 18.2.2018 Tähän mennessä olemme puhuneet lähinnä harmaasävykuvista. Oikeissakin konenäkösovelluksissa tyydytään usein jättämään väri-informaatio huomioimatta,
LisätiedotMaa-57.260. Kameran kalibrointi. TKK/Fotogrammetria/PP
Kameran kalibrointi Kameran kalibroinnilla tarkoitetaan sen kameravakion, pääpisteen paikan sekä optiikan aiheuttamien virheiden määrittämistä. Virheillä tarkoitetaan poikkeamaa ideaalisesta keskusprojektiokuvasta.
LisätiedotTyö 2324B 4h. VALON KULKU AINEESSA
TURUN AMMATTIKORKEAKOULU TYÖOHJE 1/5 Työ 2324B 4h. VALON KULKU AINEESSA TYÖN TAVOITE Työssä perehdytään optisiin ilmiöihin tutkimalla valon kulkua linssisysteemeissä ja prismassa. Tavoitteena on saada
LisätiedotPERUSLASKUJA. Kirjoita muuten sama, mutta ota välilyönti 4:n jälkeen 3/4 +5^2
PERUSLASKUJA Matemaattisten lausekkeiden syöttäminen: Kirjoita ilman välilyöntejä /+^2 Kirjoita muuten sama, mutta ota välilyönti :n jälkeen / +^2 Kopioi molemmat matematiikka-alueet ja liiku alueen sisällä
LisätiedotVastepintamenetelmä. Kuusinen/Heliövaara 1
Vastepintamenetelmä Kuusinen/Heliövaara 1 Vastepintamenetelmä Vastepintamenetelmässä pyritään vasteen riippuvuutta siihen vaikuttavista tekijöistä approksimoimaan tekijöiden polynomimuotoisella funktiolla,
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: ja hajonta Sisältö Havaittujen arvojen jakauma Havaittujen arvojen jakaumaa voidaan kuvailla ja esitellä tiivistämällä havaintoarvot sopivaan muotoon. Jakauman
LisätiedotSISÄLTÖ Venymän käsite Liukuman käsite Venymä ja liukuma lujuusopin sovelluksissa
SISÄLTÖ Venymän käsite Liukuman käsite Venymä ja liukuma lujuusopin sovelluksissa 1 SISÄLTÖ 1. Siirtymä 2 1 2.1 MUODONMUUTOS Muodonmuutos (deformaatio) Tapahtuu, kun kappaleeseen vaikuttaa voima/voimia
LisätiedotENERGY SAVING LAMPS. Energiansäästölamput 2008
Energiansäästölamput 2008 GP Saving Lamps Edut Säästää ympäristöä, vähentää hiilidioksidipäästöjä CO². Kestää 8-12 kertaa kauemmin* Vähentää kotitalouksien sähkönkulutusta jopa 80%* ja näin ollen myös
Lisätiedot