p181 中的homfilt的function定義中的hb_butter(im,utoff,order,lowgain,highgain)是做什麼動作?且我在執行時他說沒有定義此function。
p171 中的[x,y]=meshgrid(-128:127,-128:127);z=sqrt(x.^2+y.^2);c=(z>15);為甚麼此舉可以產生圓形?其中的z=sqrt(x.^2+y.^2);不是畢氏定理嗎?而且我產生的c為甚麼內容皆為1?
這次因為我有事所以先回家了~這次的課沒到．再這次發問題順便跟老師請個假．
2007年12月26日 星期三
Week15
閱讀心得:
根據老師上次上課的解說重新把前面的再看一次.重新釐清一些觀念.一維離散傅立葉轉換:
F = Ff
f=[f0,f1,f2,...,fn-1]
F=[F0,F1,F2,....,FN-1] , F是各個波形的係數值
F是組成的各個波形
二維的根一維的很相似,差別在於一維的是線性的二維的是平面的
我們所知道的圖片都是由二維組成的圖片中的每一點都可以表示成(x,y)
問題:
p156
最後一段他說Equation 7.4 和 7.5 最主要的差別就是 7.5多了 1/MN 位置座標因素,
有些人則在放1/√MN ,而在前面乘於 1/MN 和 1/√MN 有甚麼差別嗎?
p158 Figure 7.6 是否是表示再處理二維的DFT,事先將所有的Row都處理完之後再處理所有的
Column或著 先處理所有的Column在所有的Row在,而不是一個pixel一個pixel去做處理.
p159 d= f + n 式子中n是表示在做傅立葉轉換會有干擾這些干擾會使圖片成為被降級的圖片,而n也就是所謂的干擾是甚麼??
f=[f0,f1,f2,...,fn-1]
F=[F0,F1,F2,....,FN-1] , F是各個波形的係數值
F是組成的各個波形
二維的根一維的很相似,差別在於一維的是線性的二維的是平面的
我們所知道的圖片都是由二維組成的圖片中的每一點都可以表示成(x,y)
問題:
p156
最後一段他說Equation 7.4 和 7.5 最主要的差別就是 7.5多了 1/MN 位置座標因素,
有些人則在放1/√MN ,而在前面乘於 1/MN 和 1/√MN 有甚麼差別嗎?
p158 Figure 7.6 是否是表示再處理二維的DFT,事先將所有的Row都處理完之後再處理所有的
Column或著 先處理所有的Column在所有的Row在,而不是一個pixel一個pixel去做處理.
p159 d= f + n 式子中n是表示在做傅立葉轉換會有干擾這些干擾會使圖片成為被降級的圖片,而n也就是所謂的干擾是甚麼??
2007年12月25日 星期二
Week 15 - Chapter 7 THE FOURIER TRANSFORM
◈ 主題 :
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 7: THE FOURIER TRANSFORM
◈ 詳細閱讀
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得 :
(工事中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 143 第三、四句話／Introduction
｢its efficiency allows us to perform other task more quickly.｣，為什麼要說other task?前面並沒有寫什麼任務，那麼又是哪來的其他任務?
｢The Fourier transform provides, among other things, a powerful alternative to linear spatial filtering.｣，為什麼要說other things?前面並沒有寫什麼事，那麼又是哪來的其他事?
② Page 148 算完ω後算的那個F／DFT
根據這一頁的最上面，矩陣前面有個1/N，所以這裡是不是少寫了1/4。
Ans：這裡確實少了1/4。[已解決]
③ Page 152 z3下面的第一、二句話／convolution
不知道negative indices是指什麼，不知道為什麼會有這樣的等式關係，不知道這個等式關係想表達什麼。
④ Page 157 這一段倒數第三行／THE DFT AS A SPATIAL FILTER
處理edge問題的時候，｢We assume that the image is tiled in all directions so that the mask always has image values to use.｣，不知道這句話是什麼意思，為什麼這樣就沒有edge問題了。
⑤ Page 161 FIGURE7.8／CONJUGATE SYMMETRY
上下左右對稱，為什麼b、d沒有像A、B一樣左右互換而只有上下互換。
⑥ Page 161 第二句／CONJUGATE SYMMETRY
為什麼要讓u=-u，v=-v，不知道這樣與CONJUGATE SYMMETRY有什麼關係。
⑦ Page 164 上半部最後一句／Example
是剛好這個single edge的矩陣做DFT後得到的DC係數shift後剛好有鏡射的效果於是就提到了DFT的對稱?
⑧ Page 163 Example7.6.3／Example
不知道single-step edge是什麼(註:後面章節也有稱為single edge的)。這種左半為零右半為一的矩陣就稱為single edge?
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 備註 :
前兩週有失以往的專心度導致很多地方沒看清楚，這週從頭開始閱讀，目
前閱讀完7.1~7.7，會再找時間盡快閱讀完剩下的7.8、7.9。上一週提出
的問題會在全部閱讀完後與統整至本週問題。
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 7: THE FOURIER TRANSFORM
◈ 詳細閱讀
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得 :
(工事中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 143 第三、四句話／Introduction
｢its efficiency allows us to perform other task more quickly.｣，為什麼要說other task?前面並沒有寫什麼任務，那麼又是哪來的其他任務?
｢The Fourier transform provides, among other things, a powerful alternative to linear spatial filtering.｣，為什麼要說other things?前面並沒有寫什麼事，那麼又是哪來的其他事?
② Page 148 算完ω後算的那個F／DFT
根據這一頁的最上面，矩陣前面有個1/N，所以這裡是不是少寫了1/4。
Ans：這裡確實少了1/4。[已解決]
③ Page 152 z3下面的第一、二句話／convolution
不知道negative indices是指什麼，不知道為什麼會有這樣的等式關係，不知道這個等式關係想表達什麼。
④ Page 157 這一段倒數第三行／THE DFT AS A SPATIAL FILTER
處理edge問題的時候，｢We assume that the image is tiled in all directions so that the mask always has image values to use.｣，不知道這句話是什麼意思，為什麼這樣就沒有edge問題了。
⑤ Page 161 FIGURE7.8／CONJUGATE SYMMETRY
上下左右對稱，為什麼b、d沒有像A、B一樣左右互換而只有上下互換。
⑥ Page 161 第二句／CONJUGATE SYMMETRY
為什麼要讓u=-u，v=-v，不知道這樣與CONJUGATE SYMMETRY有什麼關係。
⑦ Page 164 上半部最後一句／Example
是剛好這個single edge的矩陣做DFT後得到的DC係數shift後剛好有鏡射的效果於是就提到了DFT的對稱?
⑧ Page 163 Example7.6.3／Example
不知道single-step edge是什麼(註:後面章節也有稱為single edge的)。這種左半為零右半為一的矩陣就稱為single edge?
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 備註 :
前兩週有失以往的專心度導致很多地方沒看清楚，這週從頭開始閱讀，目
前閱讀完7.1~7.7，會再找時間盡快閱讀完剩下的7.8、7.9。上一週提出
的問題會在全部閱讀完後與統整至本週問題。
2007年12月20日 星期四
week14
因為我是是用彩色的故在mask上面需要做三次，原先要使用mod去運算，但是會出錯只好分別的做三次for。
a=imread('untitled.jpg');
b=imread('10.jpg');
a=imresize(a,[300 300]);
b=imresize(b,[300 300]);
mask=imread('untitled.jpg');
mask=imresize(mask,[300 300]);
mask1=zeros(300);
for(i=1:150)
mask1(i:301-i,i:301-i)=i/128;
end
for i=1:300
for j=1:300
mask(i,j)=(mask1(i,j)*a(i,j)+(1-mask1(i,j))*b(i,j));
end
end
for i=1:300
for j=301:600
mask(i,j)=(mask1(i,j-300)*a(i,j)+(1-mask1(i,j-300))*b(i,j));
end
end
for i=1:300
for j=601:900
mask(i,j)=(mask1(i,j-600)*a(i,j)+(1-mask1(i,j-600))*b(i,j));
end
end
imshow(mask)
week14 CH7
1.fft(a')中的 ' ,是什麼意思?
有加跟沒加的結果有差, 但似乎又只是排列方法不同而已.. P.149
2.temp([a a],b)算出來的值為什麼會和p(u)q(u)(1-u^4)算出來的係數一樣? P.153
這禮拜還是看不多, 一樣是跳著看跳著看,
有些東西還是很難理解
例: fft , ifft , fft2... 等
不懂為什麼顯示出來是這樣
課堂上:
x=imread('111.TIF');
y=imread('222.TIF');
for i=1:128,
mask(i:257-i,i:257-i)=i/128;
end
x1=rgb2gray(x);
y1=rgb2gray(y);
x2=mat2gray(x1);
y2=mat2gray(y1);
z=x2.*(1-mask)+y2.*mask;
imshow(z)
有加跟沒加的結果有差, 但似乎又只是排列方法不同而已.. P.149
2.temp([a a],b)算出來的值為什麼會和p(u)q(u)(1-u^4)算出來的係數一樣? P.153
這禮拜還是看不多, 一樣是跳著看跳著看,
有些東西還是很難理解
例: fft , ifft , fft2... 等
不懂為什麼顯示出來是這樣
課堂上:
x=imread('111.TIF');
y=imread('222.TIF');
for i=1:128,
mask(i:257-i,i:257-i)=i/128;
end
x1=rgb2gray(x);
y1=rgb2gray(y);
x2=mat2gray(x1);
y2=mat2gray(y1);
z=x2.*(1-mask)+y2.*mask;
imshow(z)
Chapter 7
Chapter 7閱讀至今，仍然以緩慢的速度進行
在post這篇blog的當下，進度只到Page 168而已
(其中Page 151-162 僅僅粗略的閱讀)
(晚點若有更多進度，持續更新)
《閱讀心得》
傅立葉轉換，由於課本的進行方式是以數學公式與圖例來講解，這不是我所擅長的理解類型，因此在一開始的時候以查閱wiki百科上的內容為主；傅立葉轉換可分為：離散、連續、一階、多階等形態。每種型態各有其用途與立意，課本於 7.3 (Page146)時提到了離散傅立葉轉換(DFT)，而wiki百科提到了"離散傅立葉轉換後，頻率域仍連續"的特性，開始思索這與影像處理的關聯性。
猶記得印象中，一張圖片的資訊可分為：頻率域與空間域。
課本於Page 160提到了DC coefficient就是頻率域裡的係數。
傅立葉轉換做為Filter的用途上，似乎可以簡單且多樣化的Filtering，然而對於傅立葉轉換仍不是很了解，wiki百科上提到"信號處理中，富立葉轉換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量"。(希望老師能撥空將這方面的知識作講解 "空間域v.s.頻率域"＆"頻率域v.s.傅立葉轉換")
《問題區》
1. 照著課本指令打，雖然run的結果與課本一樣，然而指令的實際用途卻不是很能理解..像是fft2這類的。
2. 見"閱讀心得"，"空間域v.s.頻率域"＆"頻率域v.s.傅立葉轉換"，希望能知道這方面的知識，雖然不知道提出這個問題是否與課堂有關。
在post這篇blog的當下，進度只到Page 168而已
(其中Page 151-162 僅僅粗略的閱讀)
(晚點若有更多進度，持續更新)
《閱讀心得》
傅立葉轉換，由於課本的進行方式是以數學公式與圖例來講解，這不是我所擅長的理解類型，因此在一開始的時候以查閱wiki百科上的內容為主；傅立葉轉換可分為：離散、連續、一階、多階等形態。每種型態各有其用途與立意，課本於 7.3 (Page146)時提到了離散傅立葉轉換(DFT)，而wiki百科提到了"離散傅立葉轉換後，頻率域仍連續"的特性，開始思索這與影像處理的關聯性。
猶記得印象中，一張圖片的資訊可分為：頻率域與空間域。
課本於Page 160提到了DC coefficient就是頻率域裡的係數。
傅立葉轉換做為Filter的用途上，似乎可以簡單且多樣化的Filtering，然而對於傅立葉轉換仍不是很了解，wiki百科上提到"信號處理中，富立葉轉換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量"。(希望老師能撥空將這方面的知識作講解 "空間域v.s.頻率域"＆"頻率域v.s.傅立葉轉換")
《問題區》
1. 照著課本指令打，雖然run的結果與課本一樣，然而指令的實際用途卻不是很能理解..像是fft2這類的。
2. 見"閱讀心得"，"空間域v.s.頻率域"＆"頻率域v.s.傅立葉轉換"，希望能知道這方面的知識，雖然不知道提出這個問題是否與課堂有關。
week14 Ch7
我去網路上找了有關Fourier 轉換的資訊 , 大概簡單的統整出下列:
1.Fourier 轉換能把任意的時域( time domain )函數以數學方法轉換成頻域( frequency domain )函數，包括周期性函數與非週期性函數皆可.
2.幾乎所有理工科系的學生都會遇到處理訊號的問題，尤其是電機、電子科系的學生，更有一門專門的課叫「數位訊號處理」，也有一門比較屬於入門的課叫「訊號與系統」，皆會討論到訊號，包括如何以數學描述訊號、分類、處理、頻域與時域的特性等等，而最常用的數學技巧就是 Fourier 轉換.
3.Fourier 轉換的數學定義為：F{ ƒ(t) }≡∫ƒ(t)e-jωtdt = F(ω) , 積分範圍：- ∞ ～ ∞
Fourier 轉換就是將時域函數( 訊號 ) ƒ(t) 乘上 e-jωt 然後對時間 t 做積分，積分範圍從負無限大到正無限大，積分出來的結果就是頻域函數 F(ω).
4.在 Fourier 轉換中，ω 通常表示為角頻率( angle frequency )，即：
ω = 2πƒ.
1.Fourier 轉換能把任意的時域( time domain )函數以數學方法轉換成頻域( frequency domain )函數，包括周期性函數與非週期性函數皆可.
2.幾乎所有理工科系的學生都會遇到處理訊號的問題，尤其是電機、電子科系的學生，更有一門專門的課叫「數位訊號處理」，也有一門比較屬於入門的課叫「訊號與系統」，皆會討論到訊號，包括如何以數學描述訊號、分類、處理、頻域與時域的特性等等，而最常用的數學技巧就是 Fourier 轉換.
3.Fourier 轉換的數學定義為：F{ ƒ(t) }≡∫ƒ(t)e-jωtdt = F(ω) , 積分範圍：- ∞ ～ ∞
Fourier 轉換就是將時域函數( 訊號 ) ƒ(t) 乘上 e-jωt 然後對時間 t 做積分，積分範圍從負無限大到正無限大，積分出來的結果就是頻域函數 F(ω).
4.在 Fourier 轉換中，ω 通常表示為角頻率( angle frequency )，即：
ω = 2πƒ.
Week14-CH07
在p.174的第二數學式子m, n為什麼可以取代x和u？
m和n是代表矩陣中的x和y麼？
在7.3中說的是一維傅立葉轉換，可是矩陣不是二維？怎麼叫做一維啊？
在7.4的程式中，我沒有辦法算出x1，x1像是把x翻轉過來一樣的規律，我也沒有辦法從上面的數學
式子中倒出這種關係
然後這一章中大部分的數學算式，我都沒辦法倒出來，或者是沒有辦法從前面的算式倒到下一個
算式
7.5應該說的是傅立葉轉換的性質；對稱性和周期性，我是看網路資料的，但是還是看不太懂數學
式反映在圖形上的方法
先這樣
m和n是代表矩陣中的x和y麼？
在7.3中說的是一維傅立葉轉換，可是矩陣不是二維？怎麼叫做一維啊？
在7.4的程式中，我沒有辦法算出x1，x1像是把x翻轉過來一樣的規律，我也沒有辦法從上面的數學
式子中倒出這種關係
然後這一章中大部分的數學算式，我都沒辦法倒出來，或者是沒有辦法從前面的算式倒到下一個
算式
7.5應該說的是傅立葉轉換的性質；對稱性和周期性，我是看網路資料的，但是還是看不太懂數學
式反映在圖形上的方法
先這樣
week14_CH7
1)page 149
fft()的結果是求得傅立葉轉換前的transform,為什麼6個數經fft是產生相加的和與5個數?
2)page 151
conjugate是共軛? 為什麼第k個會和N-k的共軛值相等?
3)page 152
p(u)q(u)(1+u^N)和z=x*y有什麼關係?
fft()的結果是求得傅立葉轉換前的transform,為什麼6個數經fft是產生相加的和與5個數?
2)page 151
conjugate是共軛? 為什麼第k個會和N-k的共軛值相等?
3)page 152
p(u)q(u)(1+u^N)和z=x*y有什麼關係?
Week13 - CHAPTER 7
「離散傅立葉轉換」（Discrete Fourier Transform）簡稱 DFT，其功能是將一段數位訊號轉換成其各個頻率的正弦波分量。如果我們的訊號可以表示成 x[n], n = 0~N-1，那麼 DFT 的公式如下：
X[k]=(1/N)*Sn=0N-1 x[n]*exp(-j*2p*n*k/N), k=0, ..., N-1
這些傅立葉係數 X[k] 所代表的資訊是 k 的函數，而 k 直接和頻率有正比關係，因此這些係數 X[k] 通稱為「頻譜」（Spectrum），而對於 X[k] 的分析，我們通稱為「頻譜分析」（Spectral Analysis）。我們也可以由這些傅立葉係數 X[k]，來反推原始訊號 x[n]，如下：
x[n]=Sk=0N-1 X[k]*exp(j*2p*n*k/N), n=0, ..., N-1
而Fourier轉換是頻譜儀的數學基礎，把一個時域信號（不管週期或非週期的）輸入至頻譜儀，輸出畫面可能會顯示出數個只有表示振幅大小與頻率的信號；若一開始輸入三角波，轉換後並不會是三角波，轉換後的波形可用頻譜儀看，或自己計算出結果用數學分析軟體Matlab來模擬。
1. t = 0:19;
2. x = sin(2*pi*t/5)+2*cos(2*pi*t/10);
3. plot(t,x);
4. xfft = fft(x);
5. figure;
6. plot(abs(xfft),'*');
透過實驗後，知道上述的功能
1. t = 0:19;
->t 從1到19
2. x = sin(2*pi*t/5)+2*cos(2*pi*t/10);
->定義x這個函數 x是t的函數
3. plot(t,x);
-> 把這個函數畫出來 因為之前定義t是從1到19， 所以這個函數只繪畫出從1到19這一段
4. xfft = fft(x);
-> 對x這個函數做快速傅立葉轉換 結果存到xfft
5. figure;
->再開一個繪圖框
6. plot(abs(xfft),'*');
->畫出 xfft的絕對值 用*畫出來
以上是這禮拜閱讀的心得，主要在了解傅立葉到底是什麼東西
以及如何去使用它
而Fourier轉換是頻譜儀的數學基礎，把一個時域信號（不管週期或非週期的）輸入至頻譜儀，輸出畫面可能會顯示出數個只有表示振幅大小與頻率的信號；若一開始輸入三角波，轉換後並不會是三角波，轉換後的波形可用頻譜儀看，或自己計算出結果用數學分析軟體Matlab來模擬。
1. t = 0:19;
2. x = sin(2*pi*t/5)+2*cos(2*pi*t/10);
3. plot(t,x);
4. xfft = fft(x);
5. figure;
6. plot(abs(xfft),'*');
透過實驗後，知道上述的功能
1. t = 0:19;
->t 從1到19
2. x = sin(2*pi*t/5)+2*cos(2*pi*t/10);
->定義x這個函數 x是t的函數
3. plot(t,x);
-> 把這個函數畫出來 因為之前定義t是從1到19， 所以這個函數只繪畫出從1到19這一段
4. xfft = fft(x);
-> 對x這個函數做快速傅立葉轉換 結果存到xfft
5. figure;
->再開一個繪圖框
6. plot(abs(xfft),'*');
->畫出 xfft的絕對值 用*畫出來
以上是這禮拜閱讀的心得，主要在了解傅立葉到底是什麼東西
以及如何去使用它
Week14 Ch_7 THE FOURIER TRANSFORM
(1)更改掉錯誤了~跟課本一樣!
(2)課本裡的fft2二維離散傅立葉轉換，我試過課本裡的幾個例子，但是就是弄不懂裡面的值怎麼產生的? 如果是fft衍伸過來的算法，那是怎麼算的，因為在7-5那講的Two-Dimensional DFT就看的有點模糊了。 fft2(X) can be simply computed as fft(fft(X).').' 他意思是不是說二維傅立葉轉換為先對行或列進行一維傅立葉轉換後，再對列或行進行一維傅立葉轉換的結果。
心得: 因為在二維那邊就卡住了，後面我看了一下，還頗有關係的，目前繼續了解它中....@@
Week14 Ch7 Reading
我自己的方法
c=ones(300,300);
temp=ones(299,299);
d=filter2(temp,c);
d=d-22500;
d=d/66901;
上次上課的方法建立MASK矩陣
mask=zeros(300);
for i=1:150,
mask(i:301-i,i:301-i)=i/150;
結果出來後發現我的方法建立出來的矩陣周圍偏高
所以效果較不明顯
我自己的
老師的
----------------------------------------------------
回家後繼續完成上次的考試 不過我建立矩陣的方法沒有像黃老師上課所說不太一樣
不過建立出來的矩陣則是差不多
第7張好像都是在說如何利用傅利葉來處裡圖片並顯示其傅利葉轉換的結果
因為可能是微積分被當一套的..所以式子方面讀起來有點困難...
不過老師上禮拜有大概說一點東西 所以可以知道他最基本的東西吧
不太了解P165那種轉換的原理然後取對數或者取絕對直的轉換
也許是跳著看..漏了一點..會再往前補上.之後再來研究
c=ones(300,300);
temp=ones(299,299);
d=filter2(temp,c);
d=d-22500;
d=d/66901;
上次上課的方法建立MASK矩陣
mask=zeros(300);
for i=1:150,
mask(i:301-i,i:301-i)=i/150;
結果出來後發現我的方法建立出來的矩陣周圍偏高
所以效果較不明顯
我自己的
老師的
----------------------------------------------------
回家後繼續完成上次的考試 不過我建立矩陣的方法沒有像黃老師上課所說不太一樣
不過建立出來的矩陣則是差不多
第7張好像都是在說如何利用傅利葉來處裡圖片並顯示其傅利葉轉換的結果
因為可能是微積分被當一套的..所以式子方面讀起來有點困難...
不過老師上禮拜有大概說一點東西 所以可以知道他最基本的東西吧
不太了解P165那種轉換的原理然後取對數或者取絕對直的轉換
也許是跳著看..漏了一點..會再往前補上.之後再來研究
Week14 CH7 Read
將上次考試的合成圖，運用老師所說的遮罩(mask)方法再做一遍，
得到下圖 (.m)檔案如下!
---------------------------------------
a=imread('ic.tif');
b=imread('blocks.tif');
mask=zeros(256);
for i=1:128,
mask(i:257-i,i:257-i)=i/128;
end
g=mat2gray(a);
k=mat2gray(b);
c=g.*(1-mask)+k.*mask;
imshow(c);
---------------------------------------
感覺不錯，省掉許多麻煩的步驟。
第七章問題︰
許多公式不解其推導...
DFT部分也蠻模糊的...
figure 7.28 Low - pass filtering 和 High - pass filtering 指的是什麼?
得到下圖 (.m)檔案如下!
---------------------------------------
a=imread('ic.tif');
b=imread('blocks.tif');
mask=zeros(256);
for i=1:128,
mask(i:257-i,i:257-i)=i/128;
end
g=mat2gray(a);
k=mat2gray(b);
c=g.*(1-mask)+k.*mask;
imshow(c);
---------------------------------------
感覺不錯，省掉許多麻煩的步驟。
第七章問題︰
許多公式不解其推導...
DFT部分也蠻模糊的...
figure 7.28 Low - pass filtering 和 High - pass filtering 指的是什麼?
2007年12月19日 星期三
Week13 - CHAPTER 7
第七章主要是講傅立葉轉換，前面的數學式子有點複雜，所以就大概看過而已，非常的模糊...7.6後的內容就比較跟影像處理有關了，故花了比較多的時間在這，也發現了一些問題。
1.[p.148] 本頁最後一行的the index of the sum是什麼意思呢?
2.[p.169]7.8所說的cutoffs是什麼?課本好像沒解釋。
3.[p.177]7.8.3說利用fspecial會讓高斯的函數等於1，為什麼呢?
1.[p.148] 本頁最後一行的the index of the sum是什麼意思呢?
2.[p.169]7.8所說的cutoffs是什麼?課本好像沒解釋。
3.[p.177]7.8.3說利用fspecial會讓高斯的函數等於1，為什麼呢?
Week14
閱讀心得;
本章再說不管是一個function或是一個陣列或vector的值都可以用不同的function相加去球出最接近但是沒辦法完全相等.DFT也是利用此方法將值轉換成最接近的值.再閱讀時因為數學公式有點複雜所以大概看過去,只知道它就是各種function用來將vector中的element轉成DFT,因為進度還沒完成所以還不大了解DFT跟旋轉和共軛有甚麼關聯.
問題:
p 149 (7.2)Equation 和 p(7.3)Equation 她們兩個的差別有三個(1/N,+,u=>x);她們都DFT,兩個 所轉成的結果是否都相同?
p 150 在[SHIFTING]中有提到將偶數的元素乘以(-1),後面提到X'ofx'=X of x ,是說值與值的距離不變還是???,有點不了解.
p152 ...y0 y1 y2 y3 y0 y1 y2 y3...
...y0 y-3 y-2 y-1 y0 y1 y2 y3...
未甚麼左半邊是y1=>y-3 而右邊是 y1=>y1?
p 152 中提到一組公式 p(u)q(u)(1+exp(4)u)中,是否(1+exp(4)u)係數是決定旋轉的值.
本章再說不管是一個function或是一個陣列或vector的值都可以用不同的function相加去球出最接近但是沒辦法完全相等.DFT也是利用此方法將值轉換成最接近的值.再閱讀時因為數學公式有點複雜所以大概看過去,只知道它就是各種function用來將vector中的element轉成DFT,因為進度還沒完成所以還不大了解DFT跟旋轉和共軛有甚麼關聯.
問題:
p 149 (7.2)Equation 和 p(7.3)Equation 她們兩個的差別有三個(1/N,+,u=>x);她們都DFT,兩個 所轉成的結果是否都相同?
p 150 在[SHIFTING]中有提到將偶數的元素乘以(-1),後面提到X'ofx'=X of x ,是說值與值的距離不變還是???,有點不了解.
p152 ...y0 y1 y2 y3 y0 y1 y2 y3...
...y0 y-3 y-2 y-1 y0 y1 y2 y3...
未甚麼左半邊是y1=>y-3 而右邊是 y1=>y1?
p 152 中提到一組公式 p(u)q(u)(1+exp(4)u)中,是否(1+exp(4)u)係數是決定旋轉的值.
Week14
閱讀心得;
本章再說不管是一個function或是一個陣列或vector的值都可以用不同的function相加去球出最接近但是沒辦法完全相等.DFT也是利用此方法將值轉換成最接近的值.再閱讀時因為數學公式有點複雜所以大概看過去,只知道它就是各種function用來將vector中的element轉成DFT,因為進度還沒完成所以還不大了解DFT跟旋轉和共軛有甚麼關聯.
問題:
p 149 (7.2)Equation 和 p(7.3)Equation 她們兩個的差別有三個(1/N,+,u=>x);她們都DFT,兩個 所轉成的結果是否都相同?
p 150 在[SHIFTING]中有提到將偶數的元素乘以(-1),後面提到X'ofx'=X of x ,是說值與值的距離不變還是???,有點不了解.
p152 ...y0 y1 y2 y3 y0 y1 y2 y3...
...y0 y-3 y-2 y-1 y0 y1 y2 y3...
未甚麼左半邊是y1=>y-3 而右邊是 y1=>y1?
p 152 中提到一組公式 p(u)q(u)(1+exp(4)u)中,是否(1+exp(4)u)係數是決定旋轉的值.
本章再說不管是一個function或是一個陣列或vector的值都可以用不同的function相加去球出最接近但是沒辦法完全相等.DFT也是利用此方法將值轉換成最接近的值.再閱讀時因為數學公式有點複雜所以大概看過去,只知道它就是各種function用來將vector中的element轉成DFT,因為進度還沒完成所以還不大了解DFT跟旋轉和共軛有甚麼關聯.
問題:
p 149 (7.2)Equation 和 p(7.3)Equation 她們兩個的差別有三個(1/N,+,u=>x);她們都DFT,兩個 所轉成的結果是否都相同?
p 150 在[SHIFTING]中有提到將偶數的元素乘以(-1),後面提到X'ofx'=X of x ,是說值與值的距離不變還是???,有點不了解.
p152 ...y0 y1 y2 y3 y0 y1 y2 y3...
...y0 y-3 y-2 y-1 y0 y1 y2 y3...
未甚麼左半邊是y1=>y-3 而右邊是 y1=>y1?
p 152 中提到一組公式 p(u)q(u)(1+exp(4)u)中,是否(1+exp(4)u)係數是決定旋轉的值.
Week14 - CHAPTER 7
第七章關於數學式方面大多看不太懂,雖然部分知道是什麼功用但是仍不知怎麼來的。
p167中的fft2shift(fft2(z));會找不到他的函式是因為版本問題嗎?還是課本的錯誤?
那他的內容和fftshift有什麼不同呢?
p161 DC對影像來說有什麼功用?為什麼figure7.7中平移後會變成點在中間?在這過程間他做了
什麼?
p164 為什麼要看spectrum需要用另外的方法檢視?不能直接使用imshow嗎?(我有用imshow測試過但是
圖出來時，他原本中間的會擴散到旁邊)
p167中的fft2shift(fft2(z));會找不到他的函式是因為版本問題嗎?還是課本的錯誤?
那他的內容和fftshift有什麼不同呢?
p161 DC對影像來說有什麼功用?為什麼figure7.7中平移後會變成點在中間?在這過程間他做了
什麼?
p164 為什麼要看spectrum需要用另外的方法檢視?不能直接使用imshow嗎?(我有用imshow測試過但是
圖出來時，他原本中間的會擴散到旁邊)
Week 14 - Chapter 7 THE FOURIER TRANSFORM
◈ 主題 :
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 7: THE FOURIER TRANSFORM
◈ 詳細閱讀 (持續更新中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得 :
(工事中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 143 第二句話／Introduction
意義不明。
[已解決]
② Page 152 z3下面的第一、二句話／convolution
已知它是怎麼解釋negative indices，但不知道negative indices是
什麼，所以不知道為什麼它要這麼解釋，所以也不知道為什麼會相
等。以上的不知道更有可能是因為我不知道convolution是個什麼樣
的事情。
③ Page 153 程式碼／convolution、circular convolution
看了page152下半頁的例子，再看page153的程式結果，不知道做完
convolution處理後所取的係數為什麼是那七個，不知道做完
circular convolution處理後所取的係數為什麼是那四個。
④ Page 155 倒數五、六行(參Page 146的7.2式)／比較直接做DFT與FFT
的效率
可能不太了解公式，所以不清楚這裡的2^2n與n2^n是如何計算出?
◎ 所有算式
意義不明。(可能需要自己研讀一下微積分與工程數學||b)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 備註 :
由於個人因素導致目前進度嚴重落後，已著手開始反省與逐步完成自己該
做的事。所以這個時間點先發表閱讀至page 155的問題並持續閱讀，本
篇也將持續更新。
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 7: THE FOURIER TRANSFORM
◈ 詳細閱讀 (持續更新中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得 :
(工事中...)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 143 第二句話／Introduction
意義不明。
[已解決]
② Page 152 z3下面的第一、二句話／convolution
已知它是怎麼解釋negative indices，但不知道negative indices是
什麼，所以不知道為什麼它要這麼解釋，所以也不知道為什麼會相
等。以上的不知道更有可能是因為我不知道convolution是個什麼樣
的事情。
③ Page 153 程式碼／convolution、circular convolution
看了page152下半頁的例子，再看page153的程式結果，不知道做完
convolution處理後所取的係數為什麼是那七個
④ Page 155 倒數五、六行(參Page 146的7.2式)／比較直接做DFT與FFT
的效率
可能不太了解公式，所以不清楚這裡的2^2n與n2^n是如何計算出?
◎ 所有算式
意義不明。(可能需要自己研讀一下微積分與工程數學||b)
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 備註 :
由於個人因素導致目前進度嚴重落後，已著手開始反省與逐步完成自己該
做的事。所以這個時間點先發表閱讀至page 155的問題並持續閱讀，本
篇也將持續更新。
WEEK14 CH7 The Fourier Transform
在上週上課的時候，老師要我們寫出兩張圖片相融的！
於是乎...我就寫了下面這樣子的...
感覺上就是用固定位置的方式在寫，充分的利用Array位置將值相加、相乘...
恩...感覺可以用更簡短的Matlab函數來寫...不過想不出來要用什麼
關於重讀CH7之後發現到了一些問題！
問題:[中P.170]
在function cconv中，部分省略...已經確定a陣列與b陣列長度相同
la=length(a);
temp=conv([a a],b);
out=temp(la+1:2*la);
看不懂他怎麼運算的，使用cconv之後會產生小數點後4位?
與課本截然不相同...看不懂了！
應該是還有一些問題...不過一時說不出來那種感覺是什麼，
像是7.8中提到的截頻點對於他的定義上是什麼意思，就感
到有點困惑，它的截頻點應該是先經過DFT的處理之後所
產生出來的，然後我們再對影像做下一步的處理，但是為
什麼經過截頻點處理之後的影像會形成那樣，就搞不懂它
的形成方式....高通與低通濾波器的成像也不同，應該是因
為它們所針對的高頻率與低頻率來處理，所顯現的圖像也
才會有所不同，但有些感覺...就一時也說不上...
於是乎...我就寫了下面這樣子的...
感覺上就是用固定位置的方式在寫，充分的利用Array位置將值相加、相乘...
恩...感覺可以用更簡短的Matlab函數來寫...不過想不出來要用什麼
關於重讀CH7之後發現到了一些問題！
問題:[中P.170]
在function cconv中，部分省略...已經確定a陣列與b陣列長度相同
la=length(a);
temp=conv([a a],b);
out=temp(la+1:2*la);
看不懂他怎麼運算的，使用cconv之後會產生小數點後4位?
與課本截然不相同...看不懂了！
應該是還有一些問題...不過一時說不出來那種感覺是什麼，
像是7.8中提到的截頻點對於他的定義上是什麼意思，就感
到有點困惑，它的截頻點應該是先經過DFT的處理之後所
產生出來的，然後我們再對影像做下一步的處理，但是為
什麼經過截頻點處理之後的影像會形成那樣，就搞不懂它
的形成方式....高通與低通濾波器的成像也不同，應該是因
為它們所針對的高頻率與低頻率來處理，所顯現的圖像也
才會有所不同，但有些感覺...就一時也說不上...
2007年12月13日 星期四
Week 14 CH7
對傅立葉了解的不多 ,查了一些資料
得到傅立葉轉換能把任意的時域函數以數學方法轉換成頻域函數
不過沒學過真的不知道數學試試怎麼出來的.
p152 p(u)=1+2u+3u^2+4u^3
為什麼要這樣做?
conv也不太清楚,只知道2個矩陣長度相加減1
得到傅立葉轉換能把任意的時域函數以數學方法轉換成頻域函數
不過沒學過真的不知道數學試試怎麼出來的.
p152 p(u)=1+2u+3u^2+4u^3
為什麼要這樣做?
conv也不太清楚,只知道2個矩陣長度相加減1
WEEK14 CH7
1維的DFT
1維DFT的特性 (線性 平移 共軛對稱 旋積 快速D傅利葉轉換(FFT))
2維DFT
2維DFT的特性(DFT 當成空間濾波器使用 分離性 線性 旋積定理 DC指數 平移 共軛對稱
掩飾DFT轉換的結果)
DC係數是指DFT的F(0,0) =>還是不懂
濾波器:將遮照下所有單員分別乘上一個固定的數值然後加起來
邊緣的問題可以假設所有方向拼貼填滿，
那遮罩就不會有無影像直可以運算的狀況發生
這章真的很複雜都是數學很多都是有看沒有懂，對於DFT還是不怎麼了解
P152 153 convolution 看不懂= =
1維DFT的特性 (線性 平移 共軛對稱 旋積 快速D傅利葉轉換(FFT))
2維DFT
2維DFT的特性(DFT 當成空間濾波器使用 分離性 線性 旋積定理 DC指數 平移 共軛對稱
掩飾DFT轉換的結果)
DC係數是指DFT的F(0,0) =>還是不懂
濾波器:將遮照下所有單員分別乘上一個固定的數值然後加起來
邊緣的問題可以假設所有方向拼貼填滿，
那遮罩就不會有無影像直可以運算的狀況發生
這章真的很複雜都是數學很多都是有看沒有懂，對於DFT還是不怎麼了解
P152 153 convolution 看不懂= =
WEEK13 CH7 The Fourier Transform
剛看7.1的介紹就覺得這章很有難度
看到7.2時還能理解傅立葉轉換可以用來分析訊號內究竟有什麼樣的訊息
一個有週期性的函數可以被寫成sin或cos的和
如 7.1 f(x)=sinx+1/3sin3x+1/5sin5x+1/7sin7x...
看到p.145開始有見鬼的感覺....熟悉度近似於0
再看下去肯定睡著所以到google搜尋fourier transform
找到一篇李家同教授的paper其中有講到7.3的離散傅立葉轉換比較有感覺一點(是中文的)
參考了Matlab7程式設計的書
Matlab 有提共兩個函數可求得傅立葉轉換和他的逆運算
fourier(f,t,w)
ifourier(F,w,t)
稍微試了一下兩個函數不太能夠掌握，尤其不太了解參數的用法
看到7.2時還能理解傅立葉轉換可以用來分析訊號內究竟有什麼樣的訊息
一個有週期性的函數可以被寫成sin或cos的和
如 7.1 f(x)=sinx+1/3sin3x+1/5sin5x+1/7sin7x...
看到p.145開始有見鬼的感覺....熟悉度近似於0
再看下去肯定睡著所以到google搜尋fourier transform
找到一篇李家同教授的paper其中有講到7.3的離散傅立葉轉換比較有感覺一點(是中文的)
參考了Matlab7程式設計的書
Matlab 有提共兩個函數可求得傅立葉轉換和他的逆運算
fourier(f,t,w)
ifourier(F,w,t)
稍微試了一下兩個函數不太能夠掌握，尤其不太了解參數的用法
台北藝術節
這次去西門町的紅樓看數位藝術節，讓我覺得收穫很多。
很仔細的逛完了所有的作品，印象比較深刻的也不少；
一進去聽的"聲音藝術"，我對於"OCEANIC"最有興趣，
也讓我聽了很久，陣陣的海浪聲，彷彿到了海邊，
很難想像這樣自然的聲音，是用軟體加工變化而成的。
"電動椅"這個展覽也讓我覺得很神奇，看一張椅子從破碎
到自己組合完成，要考慮的因素有很多：要怎麼感應椅子
的每個部位，要怎麼計算角度讓椅子站起來等等，真的很
佩服這些作品的主人。
"哈迪斯可"也是讓我覺得很感興趣的展覽之一，利用16個硬
碟配合簡單的開關指令，而敲擊出一些簡單的節奏，
我覺得作者真的很有創意。
整個展覽當中，"互動音樂桌"算是我最喜歡的作品，
看這些小方塊如何彼此連結產生音樂，左右旋轉還可
以控制速度，這個展覽也是讓我停留最久的一個吧。
以控制速度，這個展覽也是讓我停留最久的一個吧。
其他還有一些很有趣的作品，就不多作介紹了。
台北藝術節
首先，要先說個抱歉=..=因為上禮拜搞婚禮然後瘋狂帶合唱......所以沒自己的時間做作業....不過也很高興合唱得獎囉!!!
所以把上次該交的補上來，希望老師別揍我~~XD
台北藝術節阿，真他O的不是人在去的地方....每次紅樓都人那麼多，下次要在非假日去，不過人太多了，根本就是在跨年現場的情況，所以挑最空曠的地方拍照了，沒地方站了，雖然一路上走馬看花，不過看了很多超妙的東西，印象蠻深刻的是一進去的那個大地圖，把台灣各地的人都串連起來還不賴，還有水波的音樂，很開心可以看到台灣的多媒體發展，但我還是比較希望看到新的玩意兒，因為這些在去年跟前年，美國日本跟瑞典的展覽，都做過類似的作品，感覺幾乎都換湯不換藥，只是中文化了些東西就呈現上來了，但是，能在眼前碰到這些東西依然很開心，我想介紹大家也都去看了也貼出來了，所以我就不在作介紹而是說說去的感想。我是個很喜歡設計的學生，所以自然而然的會去看一些設計的書籍，當我看到作品第一個想到的就是原創者的概念，並不是說台灣的作品不好，而是，本次的藝術節有點像畢業聯展，讓我覺得新一代設計展的創意跟藝術比較能表現出藝術的價值，或許不太能做比較。但我還是蠻期待之後藝術節能再看到更創新的東西。
2007年12月6日 星期四
台北數位藝術節-玩開 心得
這次的台北數位藝術節讓我看到了體驗很多種創作的東西從一開使進門就讓我有點覺得很新奇的一些作品就是聲音藝術這些聲音的藝術覺得聽起來很清澈的感覺，以風和海等等的聲音，再來也讓我覺得特別的是聲音就是走道中間的數位音像。而到後面的重頭戲就是有一些的很厲害的遊戲。
例:1.互動音樂桌
2.電動椅，會自己突然的像炸開的方式椅子的分裂了，又突然的結合在一起。
3.雙打
4.哈迪斯可 
5.戲水戲，只要去動一動桌上的水就會有聲音出現。
6.玩劇的遊戲就是拿著一個木頭的東西動一動就可以控制螢幕上的兵馬俑的人讓他們跳舞。
7.光之滾刷，最讓我覺得很好玩，他運用光就可以在牆壁上寫出你要的字，而工作人員還幫我拍張照在牆壁上用滾刷就可以畫出來的你臉，也是最多人最熱鬧大家都在玩的地方。
8.雷射塗鴉，也很厲害大家拿著一隻綠色光點的筆就可以在的牆壁上隨心所以的畫出來，也是最樂門的一個遊戲。
2007年12月5日 星期三
week11 ch6
1.計算線性內插法? bicubic內插法和bilinear內插法都是其中的一種? 指的是他有很多其它的?
2.使用bicubic內插法，會覺得bicubic的圖比bilinear的圖更圓滑一點.但是期期我看不懂p.133裡面的運算在做什們..
2.使用bicubic內插法，會覺得bicubic的圖比bilinear的圖更圓滑一點.但是期期我看不懂p.133裡面的運算在做什們..
week11 期中報告
學習心得:這堂課是由MATLAB當作工具來進行對影像的處理，因為MATLAB本身參數多我背不太起來，其實我都是想到要做什們，在去課本翻指令實行，慢慢的有些指令也慢慢記起來了，對於現在的我來說得到的是會使用MATLAB下達指令來更改圖片的值，"有些事其實真的是去做了以後才知道結果"，在MATLAB上面確實也是如此，有很多的事物也和當初我想的不太一樣，對於圖片的RGB分別的概念也更加清楚了一點，大概就是這樣吧.
2007年11月29日 星期四
WEEK11 期中回顧
自己本身所讀的是中文版,在英文學習上,跟其他人就會有差距.
在這堂課,課本上的程式,可以幫助我學習而且了解,自己在念這本書的時間,我認為所花的時間還不夠多,所以讀的沒有很深入,有時指定閱讀的範圍,沒辦法如期完成,不過這種的讀書方式我認為很好,能養成自我學習的能力,也能在練習程式中,找到樂趣.
在這堂課,課本上的程式,可以幫助我學習而且了解,自己在念這本書的時間,我認為所花的時間還不夠多,所以讀的沒有很深入,有時指定閱讀的範圍,沒辦法如期完成,不過這種的讀書方式我認為很好,能養成自我學習的能力,也能在練習程式中,找到樂趣.
WEEK11-期中報告
心得
期初的時候因為社團舉辦一些活動使得自己的進度落後很多，等到事情告一段落後感覺有點追不到大家的腳步，也沒買到課本，不過隨著閱讀的累積漸漸的越來越能掌握課本的內容，閱讀英文也不像之前那樣的困難，讀起書來比之前順暢很多，感覺自己有再進步，相較其他課程來說更主動的學習。
加強
應該要更主動的去閱讀，每天讀一些而不是等到前一兩天才去準備，才能掌握得更好。
建議
覺得老師可以適當的解釋一些影像處理的功能在實際生活中的應用，可以一定的提高學習的興趣。
給自己的分數
77
期初的時候因為社團舉辦一些活動使得自己的進度落後很多，等到事情告一段落後感覺有點追不到大家的腳步，也沒買到課本，不過隨著閱讀的累積漸漸的越來越能掌握課本的內容，閱讀英文也不像之前那樣的困難，讀起書來比之前順暢很多，感覺自己有再進步，相較其他課程來說更主動的學習。
加強
應該要更主動的去閱讀，每天讀一些而不是等到前一兩天才去準備，才能掌握得更好。
建議
覺得老師可以適當的解釋一些影像處理的功能在實際生活中的應用，可以一定的提高學習的興趣。
給自己的分數
77
WEEK11-CH6
我看到6.5而已
其他的都還可以，大概可以看得懂但在6.3節比較不知道F(X')=R(-λ)f(x1)+R(1-λ)f(x2)中的R這個式子是從哪裡推導出來
R(u)不太了解，一些u的條件是從哪裡出來的不太了解
反正6.3就是不太清楚
-------------------------------------------------------------------------------------------------
其他的都還可以，大概可以看得懂但在6.3節比較不知道F(X')=R(-λ)f(x1)+R(1-λ)f(x2)中的R這個式子是從哪裡推導出來
R(u)不太了解，一些u的條件是從哪裡出來的不太了解
反正6.3就是不太清楚
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Week11_期中回顧
前半學期心得:
因為使用原文書,所以剛開始讀有點吃力,拿著中文書互相對照
,有時其他科目作業比較多時,這科讀的時間也就比較少了,而課本裡發現到的
小問題,也會先上網查詢或問同學。
表現不錯的地方:
學習的方法有改進一些..
當然要加強的地方也滿多的。
要加強的地方:
英文方面自己要加強,希望自己
學習能更主動和積極。
分數:大概75吧!
因為使用原文書,所以剛開始讀有點吃力,拿著中文書互相對照
,有時其他科目作業比較多時,這科讀的時間也就比較少了,而課本裡發現到的
小問題,也會先上網查詢或問同學。
表現不錯的地方:
學習的方法有改進一些..
當然要加強的地方也滿多的。
要加強的地方:
英文方面自己要加強,希望自己
學習能更主動和積極。
分數:大概75吧!
Week11 期中回顧
不知不覺學期又過了一半，
從開學沒有課本也沒有軟體的情況，
拖了一些時間之後才把這些問題給解決。
有了課本之後就開始看書中的內容，
因為看的是原文書的關係，進度有點緩慢，
書裡面的數學公式也是有看沒有懂，
就照課本上的程式碼自己打了一遍，
並且多試幾個值去觀察變化。
我覺得自己在期中前表現不是很好，
太晚把課本跟軟體的問題解決，
對於書本裡的內容一知半解，
有一次上課因為睡過頭的關係晚點到學校，
因此而拿到一個0分，
這些都是自己應該要改進的地方。
我給自己打的分數是59分，勉勵自己要再多加油才能及格。
從開學沒有課本也沒有軟體的情況，
拖了一些時間之後才把這些問題給解決。
有了課本之後就開始看書中的內容，
因為看的是原文書的關係，進度有點緩慢，
書裡面的數學公式也是有看沒有懂，
就照課本上的程式碼自己打了一遍，
並且多試幾個值去觀察變化。
我覺得自己在期中前表現不是很好，
太晚把課本跟軟體的問題解決，
對於書本裡的內容一知半解，
有一次上課因為睡過頭的關係晚點到學校，
因此而拿到一個0分，
這些都是自己應該要改進的地方。
我給自己打的分數是59分，勉勵自己要再多加油才能及格。
Week 11 CH6
再做6.5那部份的時候，有點看不懂底下的程式碼。t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5)^2);
t=~t;
上述兩行程式碼的小圓點跟波浪符號("."跟"~")各代表什麼，且那"."在在括號外有什麼意義嗎?
t=~t;
上述兩行程式碼的小圓點跟波浪符號("."跟"~")各代表什麼，且那"."在在括號外有什麼意義嗎?
期中報告
我是第一次修李老師的課，這也是我在MCU待到現在第一次用這樣的上課方式上課，一開始慌張一定會的，因為哪有人自己看老師沒上課，不過後來覺得蠻好玩的，因為自己看的時候一開始就很不懂啊！想說這是什麼鬼，但後來慢慢習慣後就覺得，把自己確實看過的東西吸收後再把不懂的提出來，說真的挺有用的，因為自己看的話印象就會很深刻，會想自己找答案，然後因為一定要交報告，所以就會強迫自己看，人是一定要有壓力才會前進的咩！
不過，我對自己的英文能力是沒什麼顧慮，但數學的理解力我真的很不行，所以書上寫到的數學，其實我看不懂，到現在還是不懂，這本書我的學習方式就是按照課本做，然後一直嘗試輸入不同數值觀看結果來學習，記得何祖鳳老師說過，"一直寫就對了，熟能生巧"所以就沒想太多的一直寫，才知道程式碼的功用。
至於在本課程自己的優點，我認為能按時交作業就是我的優點了，從以前到現在我根本就很少在交作業，那是什麼東西阿！抄一抄就好了ㄚ，但這堂課沒有.......壓力很大.....但卻能按時交作業....我覺得我長大了~~~給自己打成績的話，我覺得我給自己打70分，但有按時交作業所以偷偷加5分，結論就是總分75分。
不過，我對自己的英文能力是沒什麼顧慮，但數學的理解力我真的很不行，所以書上寫到的數學，其實我看不懂，到現在還是不懂，這本書我的學習方式就是按照課本做，然後一直嘗試輸入不同數值觀看結果來學習，記得何祖鳳老師說過，"一直寫就對了，熟能生巧"所以就沒想太多的一直寫，才知道程式碼的功用。
至於在本課程自己的優點，我認為能按時交作業就是我的優點了，從以前到現在我根本就很少在交作業，那是什麼東西阿！抄一抄就好了ㄚ，但這堂課沒有.......壓力很大.....但卻能按時交作業....我覺得我長大了~~~給自己打成績的話，我覺得我給自己打70分，但有按時交作業所以偷偷加5分，結論就是總分75分。
Week 2: Getting Started
week Getting Started
1.在上面有個直方圖的比較，那請問他怎麼讓他在第二個直方圖上平均分配??
2.background=imopen(I,strel('disk,15'));
figure,imshow(background)是?
3.直方圖畫出來，那Y軸可以去改變嗎?
4.whos列出來的東西我有點不太懂他的意思
1.在上面有個直方圖的比較，那請問他怎麼讓他在第二個直方圖上平均分配??
2.background=imopen(I,strel('disk,15'));
figure,imshow(background)是?
3.直方圖畫出來，那Y軸可以去改變嗎?
4.whos列出來的東西我有點不太懂他的意思
week11-CH6
1.
imresize(m,[8,8],'bilinear')和imresize(m,[8,8],'bicubic')分別是怎麼運算的阿？
bicubic的運算看起來比bilinear的運算來的複雜；但從圖來看，bilinear的圖似乎又比bicubic的圖來的圓滑。 P.131
2.
t1=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512)<(256.5)^2);做這步的意義何在？判斷(i-512).^2+(j-512).^2有沒有介於的平方和256.5的平方內？ P.132
imresize(m,[8,8],'bilinear')和imresize(m,[8,8],'bicubic')分別是怎麼運算的阿？
bicubic的運算看起來比bilinear的運算來的複雜；但從圖來看，bilinear的圖似乎又比bicubic的圖來的圓滑。 P.131
2.
t1=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512)<(256.5)^2);做這步的意義何在？判斷(i-512).^2+(j-512).^2有沒有介於的平方和256.5的平方內？ P.132
week11-期中報告
學習情形：
覺得一開始自己還蠻認真的，單字都一個一個慢慢查，因為剛開學比較有時間看，漸漸的就有其他科開始壓迫，所以時間較少，最後就只能靠著中譯本來個中英對照了。上課有問題的話，就覺得我的問題都是小問題，所以就問問同學而已了。
表現不錯：
一開始的讀書方式吧，真的就單字慢慢查、慢慢看，當然還是會有看不懂的。
需要加強：
當然就是讀原文能力了，感覺就一直覺得很吃力，有時查完單字但拼不出整句完整的意思，所以就只能藉助中譯本，讓我更能了解書內容的意思，但如此一來就不能好好的訓練讀原文能力了。
加強課程內容：
我想應該是不用加強了，真正該加強的是我們吸收了多少。
成績：75吧
覺得一開始自己還蠻認真的，單字都一個一個慢慢查，因為剛開學比較有時間看，漸漸的就有其他科開始壓迫，所以時間較少，最後就只能靠著中譯本來個中英對照了。上課有問題的話，就覺得我的問題都是小問題，所以就問問同學而已了。
表現不錯：
一開始的讀書方式吧，真的就單字慢慢查、慢慢看，當然還是會有看不懂的。
需要加強：
當然就是讀原文能力了，感覺就一直覺得很吃力，有時查完單字但拼不出整句完整的意思，所以就只能藉助中譯本，讓我更能了解書內容的意思，但如此一來就不能好好的訓練讀原文能力了。
加強課程內容：
我想應該是不用加強了，真正該加強的是我們吸收了多少。
成績：75吧
Week 11 CHAPTER6
1.在課本130頁中的zeroint function中
不知道出現的錯誤是什麼(其中的m,n我將它改成a,b)
2.137頁中的flipud(c')中的c為甚麼要加個 ' 我有測試過，不過若是沒有加他則會旋轉180度
本來想說應該是一半但是270度中的沒加時他卻是轉360度，所以確定了不是除半，但是
他是什麼意思呢?
3.在132頁中的t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5)^2);
裡面的(i-512).^2中間的.是做什麼用的?
不知道出現的錯誤是什麼(其中的m,n我將它改成a,b)
2.137頁中的flipud(c')中的c為甚麼要加個 ' 我有測試過，不過若是沒有加他則會旋轉180度
本來想說應該是一半但是270度中的沒加時他卻是轉360度，所以確定了不是除半，但是
他是什麼意思呢?
3.在132頁中的t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5)^2);
裡面的(i-512).^2中間的.是做什麼用的?
week11_期中報告
本課程前半學期的學習情形:
1.沒有很認真的閱讀課本,通常每一章都讀個1/2~2/3
2.有的問題沒有弄懂
3.和之前的學習相較之下獲益較多,果然還是要用約束的方式才能督促自己.
除了有提升對於原文書的閱讀能力之外,因為花費時間自己去嘗試理解,
對於如何、何時使用指令去運用會更有印象,不會很快忘記.
哪方面表現不錯?
我覺得都不夠足以稱為不錯...
哪方面需要加強?
坐在書桌前看書的毅力
給自己的學習打成績
75分
1.沒有很認真的閱讀課本,通常每一章都讀個1/2~2/3
2.有的問題沒有弄懂
3.和之前的學習相較之下獲益較多,果然還是要用約束的方式才能督促自己.
除了有提升對於原文書的閱讀能力之外,因為花費時間自己去嘗試理解,
對於如何、何時使用指令去運用會更有印象,不會很快忘記.
哪方面表現不錯?
我覺得都不夠足以稱為不錯...
哪方面需要加強?
坐在書桌前看書的毅力
給自己的學習打成績
75分
Week11－期中回顧
學習情形:
通常我在讀書都是老師上什麼我就讀什麼，而這學期影像處理
是用自發性閱讀方式，所以會自己去看書，有點半強迫性，但是
卻感覺效果不錯，之前讀書沒有自己去發現問題，現在則是先看過後
再找出問題，效果真的不錯，至少每個禮拜多多少少都會讀到書。
需要加強:
還是在於英文方面，不過感覺是有進步啦，之前看到英文大概就傻掉了，
現在還是繼續加強原文閱讀能力，怕會曲解原義。
不錯的地方:
把之前不讀書的壞習慣多多少少改善許多.....
給自己打分數:
80分
通常我在讀書都是老師上什麼我就讀什麼，而這學期影像處理
是用自發性閱讀方式，所以會自己去看書，有點半強迫性，但是
卻感覺效果不錯，之前讀書沒有自己去發現問題，現在則是先看過後
再找出問題，效果真的不錯，至少每個禮拜多多少少都會讀到書。
需要加強:
還是在於英文方面，不過感覺是有進步啦，之前看到英文大概就傻掉了，
現在還是繼續加強原文閱讀能力，怕會曲解原義。
不錯的地方:
把之前不讀書的壞習慣多多少少改善許多.....
給自己打分數:
80分
Week11期中回顧
1.學習心得+2.需要改進
這學期的學習方式變了很多，雖然還是自己學習，但是變成了每週指定閱讀和學習，剛開始真的很不習慣，尤其是英文版的部分，很多的單字都是不懂要一個一個的查字典，然後又有點懶的查，所以很容易會含糊的理解過去，所以前半學期真的很混到一個不行，希望下學期能夠進步一些，期中考前已經慢慢能習慣MATLAB英文的展現方式，現在慢慢要讓自己對每個重點都能徹底的去了解，而不是像之前那樣對於不太了解的東西就跳過去，然後再慢慢能夠把一些比較不難的題目自己去思考和解決，這樣就很好了
3.不錯的地方
我覺得我上課的時候能夠專心的聽別人或是老師在講課，然後會把一些課本上的程式碼拿來執行過一遍，期中考前那幾個禮拜有比較認真的去看課本
4.課堂改進
課堂上改進倒是沒有，只是每個例子和程式碼能不能提出一些應用實例，像是第五章的Fliter我還真想不出有很好用的用處
5.分數
這還用說麼，我那麼混能有60分就偷笑了吧~~
這學期的學習方式變了很多，雖然還是自己學習，但是變成了每週指定閱讀和學習，剛開始真的很不習慣，尤其是英文版的部分，很多的單字都是不懂要一個一個的查字典，然後又有點懶的查，所以很容易會含糊的理解過去，所以前半學期真的很混到一個不行，希望下學期能夠進步一些，期中考前已經慢慢能習慣MATLAB英文的展現方式，現在慢慢要讓自己對每個重點都能徹底的去了解，而不是像之前那樣對於不太了解的東西就跳過去，然後再慢慢能夠把一些比較不難的題目自己去思考和解決，這樣就很好了
3.不錯的地方
我覺得我上課的時候能夠專心的聽別人或是老師在講課，然後會把一些課本上的程式碼拿來執行過一遍，期中考前那幾個禮拜有比較認真的去看課本
4.課堂改進
課堂上改進倒是沒有，只是每個例子和程式碼能不能提出一些應用實例，像是第五章的Fliter我還真想不出有很好用的用處
5.分數
這還用說麼，我那麼混能有60分就偷笑了吧~~
Week 11---期中回顧
- 前半學期心得：
依照老師指定進度跟進，起初講的觀念還蠻容易理解
用原文書看+實作測試還消化得了，但章節越到後面，
越複雜難懂，即便參照中文書有時也似懂非懂，所以
到目前為止還有些觀念要釐清。
- 表現不錯的：
上網查找資料跟討論問題。
- 哪方面該加強的：
- 課程內容該加強的：
是否對我有幫助。
- 自評：
week11_CH6
本週進度
在這裡
這次有看完到6.7耶
很可惜最後的骷髏...
問題:
(1)6.3
λ指的是距離,應該只會是正數,那R的範圍為什麼定義在[-1,1]?
(2)6.4
nearest-neighbor和bilinear以及bicubic interpolation的
spatial filter是固定的?
(3)6.5
t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5) ^2); 這個指令在做什麼? (4)6.7
沒有圖片Ｑ口Ｑ
在這裡
這次有看完到6.7耶
很可惜最後的骷髏...
問題:
(1)6.3
λ指的是距離,應該只會是正數,那R的範圍為什麼定義在[-1,1]?
(2)6.4
nearest-neighbor和bilinear以及bicubic interpolation的
spatial filter是固定的?
(3)6.5
t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5) ^2); 這個指令在做什麼? (4)6.7
沒有圖片Ｑ口Ｑ
Week 11 CHAPTER 6
1.cr=imrotate(c,45)做完這個指令之後圖片旁邊會什麼會用黑色填滿??
2.cr=imrotate(c,60)與cr=imrotate(c,60'bicubic')有沒有'bicubic'的差別是??我看不出來
2.cr=imrotate(c,60)與cr=imrotate(c,60'bicubic')有沒有'bicubic'的差別是??我看不出來
week11-期末回顧
學習心得:
這堂課剛開始要學MATLAB一開始還覺得說蠻難的，但一直慢慢的讀下去之後才發現，
它讓我越來越覺得很奇妙，運用了一些程式就可以去跟改一張圖許許多多的小細節和一
些不完美的小缺點，而也讓我發現有些地方跟PHOTOIMPACT很像都是去修改圖，因為
PHOTOIMPACT是去調整許許多多的數值總類才可把一張圖變樣子，而讓我驚訝的是，
MATLAB用程式去改圖出來的效果也可以跟PHOTOIMPACT調數值出來的效果很像，所以
這堂課我學到了更多種可以跟改圖樣的方式。
我要加強的地方:
有些MATLAB的語法自己還是沒有很認真的去摸索清楚，所以這是我需要多多花心思在這
堂課的地方上，然後再仔仔細細的去了解清楚。
課程需要改進的地方:
目前還沒有想到需要改的地方，而上次老師給我們看了一篇培養能力VS灌輸知識，
雖說算是課內的小插曲，但我很喜歡這篇文章，這篇文章讓我知道了原來我們現在未來的主人翁所培養的能力和知識竟然與國外所培養出來能力是有點差距的，所以看完這篇真是讓我有很大的省思，我喜歡這課內中突然的小插曲的一篇文章。
給自己的分數:
75分
這堂課剛開始要學MATLAB一開始還覺得說蠻難的，但一直慢慢的讀下去之後才發現，
它讓我越來越覺得很奇妙，運用了一些程式就可以去跟改一張圖許許多多的小細節和一
些不完美的小缺點，而也讓我發現有些地方跟PHOTOIMPACT很像都是去修改圖，因為
PHOTOIMPACT是去調整許許多多的數值總類才可把一張圖變樣子，而讓我驚訝的是，
MATLAB用程式去改圖出來的效果也可以跟PHOTOIMPACT調數值出來的效果很像，所以
這堂課我學到了更多種可以跟改圖樣的方式。
我要加強的地方:
有些MATLAB的語法自己還是沒有很認真的去摸索清楚，所以這是我需要多多花心思在這
堂課的地方上，然後再仔仔細細的去了解清楚。
課程需要改進的地方:
目前還沒有想到需要改的地方，而上次老師給我們看了一篇培養能力VS灌輸知識，
雖說算是課內的小插曲，但我很喜歡這篇文章，這篇文章讓我知道了原來我們現在未來的主人翁所培養的能力和知識竟然與國外所培養出來能力是有點差距的，所以看完這篇真是讓我有很大的省思，我喜歡這課內中突然的小插曲的一篇文章。
給自己的分數:
75分
2007年11月28日 星期三
Week11－期中回顧
前半學期：
剛開始前幾週還是有點混...
讀書也都是前一天晚上才開始看...
也只有KEY裡面的程式碼
不過後來有慢慢的進入狀況了
但是英文還是頗大的問題...
只能求助中文本來對照著看
不錯的:大概就是真的找不到問題的時候就去回答人家問題吧..
該加強的:
英文能力!!!..
以及希望自己能夠再積極.專心.更有耐心點.
不僅這門課.包含其他的也是...
不然蠻多都是有興趣的或邏輯方面的事才會專注在上面...
上課加強:因該沒什麼需要加強的..
自己比較需要加強...
分數:基本分給自己60.課堂中的回答以及討論10分.讀書部分5分.整體表現5*(5/8)分
sum=78.125
剛開始前幾週還是有點混...
讀書也都是前一天晚上才開始看...
也只有KEY裡面的程式碼
不過後來有慢慢的進入狀況了
但是英文還是頗大的問題...
只能求助中文本來對照著看
不錯的:大概就是真的找不到問題的時候就去回答人家問題吧..
該加強的:
英文能力!!!..
以及希望自己能夠再積極.專心.更有耐心點.
不僅這門課.包含其他的也是...
不然蠻多都是有興趣的或邏輯方面的事才會專注在上面...
上課加強:因該沒什麼需要加強的..
自己比較需要加強...
分數:基本分給自己60.課堂中的回答以及討論10分.讀書部分5分.整體表現5*(5/8)分
sum=78.125
Week11 Ch6 Reading
這週最讓我感到興趣的就是6.7的骷顱吧 稍微查了依下關於那關於幅畫
古代的畫家 如何才能畫出這種現代人還必須用電腦才能做出的東西..
Q1:關於bicubic這部份還不是很了解.....
Q2:6.5裡面的範例...一直試不出來...看到他說TRICK就更想試試看了
古代的畫家 如何才能畫出這種現代人還必須用電腦才能做出的東西..
Q1:關於bicubic這部份還不是很了解.....
Q2:6.5裡面的範例...一直試不出來...看到他說TRICK就更想試試看了
Week11-期中報告
學習情形:
這學期的這門課,不一樣的上課方式自己研讀課本,
然後提出問題,課本又買原文的,對於英文不是很好
的我,研讀起來就得花多一點時間去查單字.
不過,如此也加強了我看原文書的的功力.
需要加強:
由於是原文書,所以有時候會偷懶跳過一些
這部分我覺得我該加強一點
不錯的地方:
加強了我看原文書的的功力.
老師對於上課內容能掌握,對同學的學習狀態也能掌握,很好!!
給自己打分數:
80分
這學期的這門課,不一樣的上課方式自己研讀課本,
然後提出問題,課本又買原文的,對於英文不是很好
的我,研讀起來就得花多一點時間去查單字.
不過,如此也加強了我看原文書的的功力.
需要加強:
由於是原文書,所以有時候會偷懶跳過一些
這部分我覺得我該加強一點
不錯的地方:
加強了我看原文書的的功力.
老師對於上課內容能掌握,對同學的學習狀態也能掌握,很好!!
給自己打分數:
80分
Week 11 CHAPTER6
Interpolation of Data
1.nearest-neighbor interpolation
2.linear interpolation
我們可以從6.9圖發現使用 nearest neighbor scaling
會有blocky的現象邊緣的部分有鋸齒狀，bilinear interpolation
不會有鋸齒狀但是整個就是比較模糊
對於resize的應用還不是太了解!?
resize(A,k,'nearest');
flipud(c')旋轉好像都是逆旋轉是不是有別的方式旋轉
1.nearest-neighbor interpolation
2.linear interpolation
我們可以從6.9圖發現使用 nearest neighbor scaling
會有blocky的現象邊緣的部分有鋸齒狀，bilinear interpolation
不會有鋸齒狀但是整個就是比較模糊
對於resize的應用還不是太了解!?
resize(A,k,'nearest');
flipud(c')旋轉好像都是逆旋轉是不是有別的方式旋轉
Week 11 CHAPTER 6
- [p.124]最後一段有提到NEAREST-NEIGHOR INTERPOLATION的效果沒BILINEAR INTERPOLATION來的好，我想問問究竟為什麼呢?
- [p.131]像imshow(filter2([1 1 0;1 1 0;0 0 0],hz)/255)裡面的[1 1 0;1 1 0;0 0 0]怎麼產生的呢?
- [p.137]關於旋轉90度flipud(c')，c'是指?
Week11-期中報告
學習心得:
因為我本身英文就不怎麼好，所我在看原文書的時一開始幾乎是每看幾個字就要查字典，但是後來越看越快，現在幾乎一兩句話才有一個單字甚至有些整篇看完可以直接看懂。
而且我本來就比較習慣操作的部分 ，所以我在matlab上操作部份習慣邊看書邊做，而且有時候那些說明文字不懂時，也會利用操作範例上來測試理解。
要加強地方:
每次我都是到了前一兩天的時候才看，所以導致上課時有些東西被問到就整個忘記了，應該要把時間分散一下每次看一點這樣才能看的細。
課程建議:
這一項應該不是老師要加強的地方吧，應該是課程上的建議。
我覺得若是可以能夠在上課前先看過一次，而經由老師上課時的講解後回來再看一次，而隔一周再做討論這樣應該可以更加的理解課本內的東西，因為有時候自己讀一次時會會有些盲點導致沒發現自己不懂的地方，不過這樣倒是會導致課堂的時間會不太夠。
給自己的分數:
[83]
因為我本身英文就不怎麼好，所我在看原文書的時一開始幾乎是每看幾個字就要查字典，但是後來越看越快，現在幾乎一兩句話才有一個單字甚至有些整篇看完可以直接看懂。
而且我本來就比較習慣操作的部分 ，所以我在matlab上操作部份習慣邊看書邊做，而且有時候那些說明文字不懂時，也會利用操作範例上來測試理解。
要加強地方:
每次我都是到了前一兩天的時候才看，所以導致上課時有些東西被問到就整個忘記了，應該要把時間分散一下每次看一點這樣才能看的細。
課程建議:
這一項應該不是老師要加強的地方吧，應該是課程上的建議。
我覺得若是可以能夠在上課前先看過一次，而經由老師上課時的講解後回來再看一次，而隔一周再做討論這樣應該可以更加的理解課本內的東西，因為有時候自己讀一次時會會有些盲點導致沒發現自己不懂的地方，不過這樣倒是會導致課堂的時間會不太夠。
給自己的分數:
[83]
Week11-Chapter 6
課本Page122~Page125 綜合6.1和6.2小節，在nearest和bilinear比較上，跟個課本做實作，
head4n=imresize(head,4,'nearest');imshow(head4n),figure,head4b=imresize(head,4,'bilinear');imshow(head4b)
圖為nearest neighbor
圖為bicubic
由圖推判得知用nearest內插法誤差大於用bilinear內插法，可是我不知道，bilinear取鄰近四點，裡面的運算是?
6.3小節提到了bicubic內插法，實作後，會覺得bicubic的圖比bilinear的圖更平順!我的感覺點是連續的，不會斷斷續續。
6.5小節Page133的Figure6.18 (b)就顯得比較平順和清楚不過在實作時，不懂這兩行怎麼運算
>> t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5)^2);
>> t=~t
head4n=imresize(head,4,'nearest');imshow(head4n),figure,head4b=imresize(head,4,'bilinear');imshow(head4b)
圖為nearest neighbor
圖為bicubic
由圖推判得知用nearest內插法誤差大於用bilinear內插法，可是我不知道，bilinear取鄰近四點，裡面的運算是?
6.3小節提到了bicubic內插法，實作後，會覺得bicubic的圖比bilinear的圖更平順!我的感覺點是連續的，不會斷斷續續。
6.5小節Page133的Figure6.18 (b)就顯得比較平順和清楚不過在實作時，不懂這兩行怎麼運算
>> t=((255.5)^2<(i-512).^2+(j-512).^2)&((i-512).^2+(j-512).^2<(256.5)^2);
>> t=~t
Week11-期中報告
學習心得:
從第一次接觸MATLAB到現在，已經有11周了，雖然每次學習都帶著有點困惑，每一章都會有卡卡的地方，起出可能是英文翻譯比較吃力，但是後來也就慢慢習慣，習慣後，閱讀就比較上手，在加上配合課本的實作，就能更清楚課本在講什麼。另外，在有幾週是把一個章節看過兩次，第二次讀起來，就能夠發覺更細的問題所在。
我要加強地方:其實每次都會小偷懶到前兩天，才開始看課本@@，不是每天都看那種人。雖然進度有趕上，但是就是沒有很詳細從頭到尾去仔細閱讀，所以這是我要改善的地方。
不錯的地方:
這堂課，促使我們第一次看原文書那麼仔細，提升我們不少的英文能力。至於自己，每個禮拜作業準時繳交(這不是應該的嗎@@?)
老師要加強地方:
好像沒有@@
給自己打分數:
[80]
從第一次接觸MATLAB到現在，已經有11周了，雖然每次學習都帶著有點困惑，每一章都會有卡卡的地方，起出可能是英文翻譯比較吃力，但是後來也就慢慢習慣，習慣後，閱讀就比較上手，在加上配合課本的實作，就能更清楚課本在講什麼。另外，在有幾週是把一個章節看過兩次，第二次讀起來，就能夠發覺更細的問題所在。
我要加強地方:其實每次都會小偷懶到前兩天，才開始看課本@@，不是每天都看那種人。雖然進度有趕上，但是就是沒有很詳細從頭到尾去仔細閱讀，所以這是我要改善的地方。
不錯的地方:
這堂課，促使我們第一次看原文書那麼仔細，提升我們不少的英文能力。至於自己，每個禮拜作業準時繳交(這不是應該的嗎@@?)
老師要加強地方:
好像沒有@@
給自己打分數:
[80]
week11
p126
R0(u)={0 if u<= -0.5
1 if -0.5<=0.5
0 if u>0.5}
我知道u介於-1到1之間 ,但是卻不了解爲什麼還要再去仔細的定一當u=0.5和-0.5 這個u=0.5的值 是固定的嗎還是我們也可以用介於-1到1之間的任呵值去定義它.
p127
在 6.1 6.2 我知道 nearest-neighbor interpolation 和 bilinear interpolation 是利用平面的內插法去求出擴展的點的值,但是cubic interpolation 得算式就無法了解未什麼他要去將 λ<0.5>= 0.5分開來討論. R3(u)={}這個算式也不懂他從何而來的.
p130
在實作中 我先用magic(4)產生4*4 的矩陣,接下要執行zeroint(m)時,發生錯誤,好像是說我們產生的矩陣事double所以無法將它補插型態為int的0
p132
t=((255.5)Λ2<(i-512))............這個式子,我大概猜測它是將陣列中的每以個pixel做一些運算,蛋卻不知道是做怎樣的運算,為何要做這樣的運算
閱讀之後感想:
在這一章事在對 image 平面上擴張,旋轉,壓縮和扭曲去個別討論,知道三種不同的補插法 1.nerest-neighbor : 這種方法會讓圖片產生不自然的現象圖片的每以個pixel會產生一個block一個block拼起來的感覺
2.biliner interpolation :這種補插法圖片縣市比較自然
3.cubic interpolation :這個方法是我在這張中最不了解的方法只知道它顯示出來的圖片也很自然
Week 11 課程期中回顧
學習情形:
這堂課的上課方式跟以前有稍微的不同
回家自己研讀課本，在研讀中有些不適應
所以去圖書館借了中文版，互相對照加快了
學習，但是有時候還是過度依賴中文版，
老師規定的範圍只有幾次有看完大部分都
讀到3分之2，在看的時候邊看邊操作MATLAB
加深印象，而且不會一直看原文書而感到無聊。
有哪些方面做的不錯:
很少科目可以看到原文的書籍，透過影像課讓我
有比較習慣看原文書比較不會排斥。
需改進的地方:
有時候會偷懶，還有很認真的完成老師指定的範圍
，有時候雖然看完了但是還是不知道這章節的精神。
課程內容:
很好，老師會看我們閱讀的成果來安排進度。
給自己打分數:
80分
這堂課的上課方式跟以前有稍微的不同
回家自己研讀課本，在研讀中有些不適應
所以去圖書館借了中文版，互相對照加快了
學習，但是有時候還是過度依賴中文版，
老師規定的範圍只有幾次有看完大部分都
讀到3分之2，在看的時候邊看邊操作MATLAB
加深印象，而且不會一直看原文書而感到無聊。
有哪些方面做的不錯:
很少科目可以看到原文的書籍，透過影像課讓我
有比較習慣看原文書比較不會排斥。
需改進的地方:
有時候會偷懶，還有很認真的完成老師指定的範圍
，有時候雖然看完了但是還是不知道這章節的精神。
課程內容:
很好，老師會看我們閱讀的成果來安排進度。
給自己打分數:
80分
week11_期中報告
學習情形:
這學期的課程著重於閱讀與實作並從中去發覺問題,我在閱讀一開時時無法在時間內完成閱讀,之後漸漸的抓到閱讀的技巧,開始可以在時間內閱讀完畢,實作方面我都是把課本上的程式碼敲進去並看他的結果,最弱的莫過於去找出問題 ,並且去表達出自己的問題.
有哪些方面做的不錯:
應該是在方面,一開始的時候都看不完 ,最後漸漸的可以把它看完,在閱讀速度方面有進步.
需改進的地方:
那就是實作去發現問題,我幾乎都是造課本上的程式碼敲進去然後去看他 的結果, 卻沒有去發現或去找出問題.
課程內容:
不需修改,這種方式很好可以訓練閱讀實作和找問題並且去解決自己問題或別人問題的能力.
給自己打成績:
75
這學期的課程著重於閱讀與實作並從中去發覺問題,我在閱讀一開時時無法在時間內完成閱讀,之後漸漸的抓到閱讀的技巧,開始可以在時間內閱讀完畢,實作方面我都是把課本上的程式碼敲進去並看他的結果,最弱的莫過於去找出問題 ,並且去表達出自己的問題.
有哪些方面做的不錯:
應該是在方面,一開始的時候都看不完 ,最後漸漸的可以把它看完,在閱讀速度方面有進步.
需改進的地方:
那就是實作去發現問題,我幾乎都是造課本上的程式碼敲進去然後去看他 的結果, 卻沒有去發現或去找出問題.
課程內容:
不需修改,這種方式很好可以訓練閱讀實作和找問題並且去解決自己問題或別人問題的能力.
給自己打成績:
75
Week 11 - 期中報告
[課程前半學期的學習情形]
前半學期，有的時候很混，有的時候很認真。
無法維持在一定的水平線上面
看課程進度的時候，有時也似乎抓不到章節的重點
只有在老師上課補充的時候才會了解到
[回顧自己哪方面表現不錯]
老師再說洛書的時候吧...沒想到我自己真的跑去找
這方面有點令自己吃驚，但也才發覺到肯自主性的學習以及上進的心
才是進步的原動力阿!!
[哪方面需要加強]
在實做的時候，可能會東卡西卡的
導致無法繼續做程式的執行
可能剛學過的東西也會忘掉...
[課程內容加強]
恩...這應該是沒有吧!!
其實老師的上課方式已經在第一次接觸的時候已經漸漸習慣了。
所以需要加強的地方應該是沒有，有改變的話反而我會不習慣。
[學習打成績]
69分吧...-1分到70是表示說還有一點階段需要補進，沒上70也表示說努力空間還很大
前半學期，有的時候很混，有的時候很認真。
無法維持在一定的水平線上面
看課程進度的時候，有時也似乎抓不到章節的重點
只有在老師上課補充的時候才會了解到
[回顧自己哪方面表現不錯]
老師再說洛書的時候吧...沒想到我自己真的跑去找
這方面有點令自己吃驚，但也才發覺到肯自主性的學習以及上進的心
才是進步的原動力阿!!
[哪方面需要加強]
在實做的時候，可能會東卡西卡的
導致無法繼續做程式的執行
可能剛學過的東西也會忘掉...
[課程內容加強]
恩...這應該是沒有吧!!
其實老師的上課方式已經在第一次接觸的時候已經漸漸習慣了。
所以需要加強的地方應該是沒有，有改變的話反而我會不習慣。
[學習打成績]
69分吧...-1分到70是表示說還有一點階段需要補進，沒上70也表示說努力空間還很大
Week 11 課程期中回顧
- 說到這門課到目前為止的學習狀況，雖然老師所指定閱讀的部份，我都是前晚才翻開課本來臨時抱佛腳一下，不過我拜中英文課本交叉閱讀之下讀的還算OK，每週的進度也還跟的上。
- 目前讀到第六章，我覺得這本書很適合向我們這些初學者用來學習，我每週幾乎都按照課本內容裡的一些程式碼讓我STEP BY STEP跟著他一起做，不知道是這本書寫的好還是我便認真了，總之，像MATLAB這種程式語言還是要自己下去做才能領會棝中奧妙阿。可是，MATLAB總是夾雜一些艱深的數學式子，雖然很想弄懂他，不過有時候還是會很習慣的視而不見。
- 關於老師課堂上教的東西，我想都切中主題，大家應該都對這些很陌生，多聽一些是有意義的。
- 最後，我給我到目前為止的學習分數打80分。
Week 11 Chapter 6
[中,P146]
問題1:我在實做零交錯的時候它出現以下的訊息
我想問 function out zeroint(a) 這一段指令我可以把它想成是，做一個函式這樣子嗎?
而且他說的Error我實在看不懂耶...
第二個Error我可以把它解讀為是媒有宣告成功function out zeroint(a) 這一個function所以zeroint才無法成立嗎?
[中,P153]問題2:旋轉影像的問題
課本上描述說:旋轉角度若是90度的整數倍時，影像旋轉只需要轉置矩陣，並將行與列的順序相反即可。
使用 flipoul <- 180="" 270="" 90="" c="" fliplr="" flipud="" span="" style="color: red;">並沒有說到flipoul，難道已經變成是flipud了嗎?還有在()內的c'他是代表說旋轉過後的影像c嗎?
問題1:我在實做零交錯的時候它出現以下的訊息
我想問 function out zeroint(a) 這一段指令我可以把它想成是，做一個函式這樣子嗎?
而且他說的Error我實在看不懂耶...
第二個Error我可以把它解讀為是媒有宣告成功function out zeroint(a) 這一個function所以zeroint才無法成立嗎?
[中,P153]問題2:旋轉影像的問題
課本上描述說:旋轉角度若是90度的整數倍時，影像旋轉只需要轉置矩陣，並將行與列的順序相反即可。
使用 flipoul <- 180="" 270="" 90="" c="" fliplr="" flipud="" span="" style="color: red;">並沒有說到flipoul，難道已經變成是flipud了嗎?還有在()內的c'他是代表說旋轉過後的影像c嗎?
2007年11月27日 星期二
Week 11 - 期中報告
[學習情形]
每週都有按照老師規定的進度好好的閱讀與實做
除了3.6(如果沒記錯)那次沒有跟上外
[自認不錯]
有試著使用blog做閱讀紀錄，
方便將來回顧時使用。
[尚待加強]
上課學過的東西，或許當下聽懂了，
然而有部分機率在不久後將之遺忘。
[課程內容]
本身對於課程內容與上課方式並沒有任何疑問
[自我評分]
80
雖然有使用blog做紀錄，然而紀錄卻不是那麼的詳細
有時因為偷懶而缺記的，還得重新翻書才會有印象
提問題，總覺得有一些是可以自行解決的...
提問題之後，獲得解答也未必即時更新blog
有時問題提過後，部份沒獲得解答的問題就此閒置
就努力實作與閱讀方面，覺得應該有超過80分的門檻
但是因為後續偷懶方面的小瑕疵，自認該扣分...
每週都有按照老師規定的進度好好的閱讀與實做
除了3.6(如果沒記錯)那次沒有跟上外
[自認不錯]
有試著使用blog做閱讀紀錄，
方便將來回顧時使用。
[尚待加強]
上課學過的東西，或許當下聽懂了，
然而有部分機率在不久後將之遺忘。
[課程內容]
本身對於課程內容與上課方式並沒有任何疑問
[自我評分]
80
雖然有使用blog做紀錄，然而紀錄卻不是那麼的詳細
有時因為偷懶而缺記的，還得重新翻書才會有印象
提問題，總覺得有一些是可以自行解決的...
提問題之後，獲得解答也未必即時更新blog
有時問題提過後，部份沒獲得解答的問題就此閒置
就努力實作與閱讀方面，覺得應該有超過80分的門檻
但是因為後續偷懶方面的小瑕疵，自認該扣分...
Week 11 Chapter 6
Image Geometry
關於閱讀筆記 詳細版本
[心得區]
關於圖片的旋轉，過去曾經思考該如何使用BCB撰寫，
因此當課本提到旋轉公式時，有點粗略的就讀過去。
我還是覺得在旋轉的過程中，或多或少會有失真，
因為使用三角函式旋轉，會產生一些小數點
在座標定位上，如果某兩個點(旋轉後)同時轉到(x',y')[同一個點]對應的區域
那麼取捨上該如何處理...之類的？
//是不是該歸類為問題區...(?)
[課本內文問題區]
1. Page 120, Figure 6.3
Nearest-neighbor interpolation，以空圈標記了最近的點
然而位於邊緣的 X1 ,與 X4 僅僅標記了X'2與X'7
X'1與X'8並未被標，是因為重疊的關係？
在這張圖，從 X'→X 似乎沒有太大的問題
然而從 X→X' 是否如字面意義挑最近的點
例如 X'3 較 X'4更接近 X2...X→X'時，X2是否取X'3的值
2. Page 137
90度：c90 = flipud(c);
180度：c180 = filplr(flipud(c));
270度：c270 = fliplr(c);
因為課本上使用imrotate的旋轉，是逆時鐘旋轉...
然而這邊提到特殊與法的時候，有提到度數
我以為c90的結果應該與imrotate(c,90)相同
然而實際上並不是，而是往下折(x,y')
c180 也不等於 imrotate(c,180)而是(x',y')
c270 是(x',y)
註：(x,y')是指 x 相對位置不變，y的位置作映射
(x',y') x y 作映射
(x',y)是指 y 相對位置不變，x的位置作映射
這樣算是我解讀上有所問題嗎？
關於閱讀筆記 詳細版本
[心得區]
關於圖片的旋轉，過去曾經思考該如何使用BCB撰寫，
因此當課本提到旋轉公式時，有點粗略的就讀過去。
我還是覺得在旋轉的過程中，或多或少會有失真，
因為使用三角函式旋轉，會產生一些小數點
在座標定位上，如果某兩個點(旋轉後)同時轉到(x',y')[同一個點]對應的區域
那麼取捨上該如何處理...之類的？
//是不是該歸類為問題區...(?)
[課本內文問題區]
1. Page 120, Figure 6.3
Nearest-neighbor interpolation，以空圈標記了最近的點
然而位於邊緣的 X1 ,與 X4 僅僅標記了X'2與X'7
X'1與X'8並未被標，是因為重疊的關係？
在這張圖，從 X'→X 似乎沒有太大的問題
然而從 X→X' 是否如字面意義挑最近的點
例如 X'3 較 X'4更接近 X2...X→X'時，X2是否取X'3的值
2. Page 137
90度：c90 = flipud(c);
180度：c180 = filplr(flipud(c));
270度：c270 = fliplr(c);
因為課本上使用imrotate的旋轉，是逆時鐘旋轉...
然而這邊提到特殊與法的時候，有提到度數
我以為c90的結果應該與imrotate(c,90)相同
然而實際上並不是，而是往下折(x,y')
c180 也不等於 imrotate(c,180)而是(x',y')
c270 是(x',y)
註：(x,y')是指 x 相對位置不變，y的位置作映射
(x',y') x y 作映射
(x',y)是指 y 相對位置不變，x的位置作映射
這樣算是我解讀上有所問題嗎？
Week 11 - 期中報告
◈ 前半學期學習情形 :
▪ 課堂上沒有不小心分心的話，很認真聽。
▪ 指定閱讀的部分，每週花一定份量的時間完成。
▪ 實作部分，由於閱讀已花了不少時間與心力，所以很多時候選擇部分實
作。(嘗試過邊閱讀邊實作，但整體能不能如期完成都讓人憂慮，於是
後來就選擇先完成閱讀的部分)
① 哪方面表現不錯?
應該是指定閱讀的閱讀部分，自認很認真仔細地閱讀。
② 哪方面需要加強?
1.實作沒有像閱讀一樣從頭至尾完整實作(包含可自行延伸的測試)。
2.很多內容會有印象但無法全部記得很清楚完善，未來若實際應用或
再討論到會需要翻書再回憶。
◈ 老師應加強哪些課程內容 :
一時還沒有想法。
◈ 給自己的學習打成績 :
85
(如果閱讀與實作可以分開的話，閱讀我會給95，實作我會給自己70)
▪ 課堂上沒有不小心分心的話，很認真聽。
▪ 指定閱讀的部分，每週花一定份量的時間完成。
▪ 實作部分，由於閱讀已花了不少時間與心力，所以很多時候選擇部分實
作。(嘗試過邊閱讀邊實作，但整體能不能如期完成都讓人憂慮，於是
後來就選擇先完成閱讀的部分)
① 哪方面表現不錯?
應該是指定閱讀的閱讀部分，自認很認真仔細地閱讀。
② 哪方面需要加強?
1.實作沒有像閱讀一樣從頭至尾完整實作(包含可自行延伸的測試)。
2.很多內容會有印象但無法全部記得很清楚完善，未來若實際應用或
再討論到會需要翻書再回憶。
◈ 老師應加強哪些課程內容 :
一時還沒有想法。
◈ 給自己的學習打成績 :
85
(如果閱讀與實作可以分開的話，閱讀我會給95，實作我會給自己70)
Week 11 - Chapter 6 IMAGE GEOMETRY
◈ 主題 :
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 6: IMAGE GEOMETRY
◈ 詳細閱讀
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得
① Page 132／第二ˋ三行指令
"t=((255.5)^2<(i-512).^2+...;" "t=~t;" 因為是看完書隔天才實作的，這兩行指令的作用與可行性尚待確認。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 120 x與x'的關係式
在做圖片的放大縮小時，如果x與x'的關係是必須自己歸納出的，不
知道這個關係式是怎麼得出的。
② Page 132 6.5第一段最後一行／subsampling
"It corresponds to the nearest option of the imresize function."
如果subsampling是刪除一些pixel來縮小圖片，不知道跟nearest-
neighbor有什麼關係。看了上學期自己寫的程式，好像就是直接刪
掉沒有對應到的點來縮小圖片，不知道在縮小時有什麼需要用到
nearest-neighbor或bicubic的地方?
Ans：
忽然想起未必有對應的點，例如FIGURE6.2就只有頭尾有對應。
③ Page 134 第六行／Cartesian grid
這裡說無法確定旋轉後的新點還會落在該Cartesian grid裡，所以需
再旋轉回來看看是否在Cartesian grid裡，是的話，旋轉後的新圖才
會顯示該點。不知道這裡的Cartesian grid是如何定義的?所以也不知
道為什麼旋轉後會超出範圍?為什麼不能超出範圍?
INTRODUCTION TO DIGITAL IMAGEPROCESSING
Chapter 6: IMAGE GEOMETRY
◈ 詳細閱讀
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 實作心得
① Page 132／第二ˋ三行指令
"t=((255.5)^2<(i-512).^2+...;" "t=~t;" 因為是看完書隔天才實作的，這兩行指令的作用與可行性尚待確認。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
◈ 問題 :
① Page 120 x與x'的關係式
在做圖片的放大縮小時，如果x與x'的關係是必須自己歸納出的，不
知道這個關係式是怎麼得出的。
Ans：
忽然想起未必有對應的點，例如FIGURE6.2就只有頭尾有對應。
③ Page 134 第六行／Cartesian grid
這裡說無法確定旋轉後的新點還會落在該Cartesian grid裡，所以需
再旋轉回來看看是否在Cartesian grid裡，是的話，旋轉後的新圖才
會顯示該點。不知道這裡的Cartesian grid是如何定義的?所以也不知
道為什麼旋轉後會超出範圍?為什麼不能超出範圍?
2007年11月14日 星期三
Week9 Ch5-4
今天做了5.4的低通與高通濾波器，同樣的使用了灰階圖片來製作，首先來看一下原圖，如下：
一開始執行高通濾波的Laplacian，如下：
然後再做log濾波
雖然差異性在畫面上看起來不大，但仔細看還是有點差別，書本上也提到，像素灰階值在0~255之間是最好的。再來就是進行矩陣cf2作函數matgray的調整，最後出現了double的矩陣型態。
再來除以一個常數
但其中，
cf2g=(cf2-mincf2)/(maxcf2-mncf2);==>課本打的似乎有錯誤。
產生了以下結果。
??? Undefined function or variable 'mncf2'.
所以把它改成，
cf2g=(cf2-mincf2)/(maxcf2-mincf2);
就好囉！
基本上沒什麼大問題，只是最後的圖，變成了馬賽克圖，且還蠻明顯的，可能是加強了邊緣的偵測吧！
一開始執行高通濾波的Laplacian，如下：然後再做log濾波 雖然差異性在畫面上看起來不大，但仔細看還是有點差別，書本上也提到，像素灰階值在0~255之間是最好的。再來就是進行矩陣cf2作函數matgray的調整，最後出現了double的矩陣型態。
再來除以一個常數 但其中，cf2g=(cf2-mincf2)/(maxcf2-mncf2);==>課本打的似乎有錯誤。
產生了以下結果。
??? Undefined function or variable 'mncf2'.
所以把它改成，
cf2g=(cf2-mincf2)/(maxcf2-mincf2);
就好囉！
基本上沒什麼大問題，只是最後的圖，變成了馬賽克圖，且還蠻明顯的，可能是加強了邊緣的偵測吧！
2007年11月8日 星期四
Week8 Ch5
p.91 有照著程式碼key，結果也沒有問題，不過對於mean2(x(1:3,1:3)) ()裡面的數字不太了解有什麼涵義?
p.92 中間部分，課本是不是印刷錯誤? a-2b+c-2d+4e-2"d"+g-2h+i d是不是應該改成f ?
??? Undefined function or method 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full 3d real'.
Error in ==> filter2 at 73 y = conv2(hcol, hrow, x, shape);
心得：這次的閱讀並沒有做很多張圖出來比較，因為想把圖片改成別張時就出現95頁的那個錯誤，看了其他同學的文章之後才發現課本上面的圖片都是Matlab內建的...= =
p.92 中間部分，課本是不是印刷錯誤? a-2b+c-2d+4e-2"d"+g-2h+i d是不是應該改成f ?
p.95 我想把cameraman這張圖改成別張圖的時候，在執行程式時發生錯誤：
??? Undefined function or method 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full 3d real'.
Error in ==> filter2 at 73 y = conv2(hcol, hrow, x, shape);
想請問一下這段訊息的意思是?
在執行p.105 p.108 p110 這三頁的程式碼時，結果顯示是一個小點：
覺得好像是自己做錯了?
還是???
心得：這次的閱讀並沒有做很多張圖出來比較，因為想把圖片改成別張時就出現95頁的那個錯誤，看了其他同學的文章之後才發現課本上面的圖片都是Matlab內建的...= =
不過在實作的過程中也按照課本做了幾張圖出來：
( 這張圖感覺很漂亮@@)
下次花更多的時間準備，我想應該會更好!!
WEEK8-ch5
本章節是在處理一個點在鄰近的pixel value
spatial filtering的3個步驟
1.將遮罩放在current pixel上
2.將filter的元素和附近的的像素相乘
3.把乘起來的東西加起來
對於影像的邊緣超出影像的地方有2種方法
Ignore the edges和Pad with zeros
但是對於那2種方法還是不太清楚!?
Ignore the edges的方法會不會對圖片產生什麼問題!?
P98.99
low-and Hight-pass filters
p98程式所產生的圖片和原始圖差異在哪看不太出來
(a)laplacian filter (b)laplacian of gaussian
對於他使用的方法也不太懂
spatial filtering的3個步驟
1.將遮罩放在current pixel上
2.將filter的元素和附近的的像素相乘
3.把乘起來的東西加起來
對於影像的邊緣超出影像的地方有2種方法
Ignore the edges和Pad with zeros
但是對於那2種方法還是不太清楚!?
Ignore the edges的方法會不會對圖片產生什麼問題!?
P98.99
low-and Hight-pass filters
p98程式所產生的圖片和原始圖差異在哪看不太出來
(a)laplacian filter (b)laplacian of gaussian
對於他使用的方法也不太懂
Week 8 CH5
Week8 CH5
5.1
spatial filtering的3個步驟
1.將遮罩放在current pixel上
2.濾波值與鄰近值相乘
3.把這些值加起來
P.90 示意圖跟指令不符合
mean2(x(1:3,1:3))應該是矩陣的左上角9個,所以課本有錯
filter實做
問題 : 第2張圖裡面的數值許多是負的,為什麼能顯示出來,把圖用photoshop看
,沒有負值???
5.1
spatial filtering的3個步驟
1.將遮罩放在current pixel上
2.濾波值與鄰近值相乘
3.把這些值加起來
P.90 示意圖跟指令不符合
mean2(x(1:3,1:3))應該是矩陣的左上角9個,所以課本有錯
filter實做
問題 : 第2張圖裡面的數值許多是負的,為什麼能顯示出來,把圖用photoshop看
,沒有負值???
WEEK8 CH5 Neighborhood Processing
第五章進入面的世界談到透過改變某特定區域裡面所有像素的值
來達到改善圖片品質或找出隱藏內容的目的。
處理的方式是透過濾波器（filter）
參考書本和網路上找到的資料
spatial filter根據效果主要分成兩種
smoothing 功能為將影像模糊化或減少雜訊
sharpering 功能為銳利化並增加對比
原圖
Lowpass filter
Laplacian filter
Laplacian of Gaussian filter
問題:
Laplacian filter和Laplacian of Gaussian filter的差異很明顯，後者在影像的整體輪廓表現得更清晰可是我不明白這兩個濾波器的具體目的？這樣做有何好處？
Week 08 Chapter 5-NEIGHBORHOOD PROCESSING
問題:
Q1:
x=uint8(10*magic(5))是如何產生出一個5*5的矩陣且裡面的值如何產生的?
Q2:
在實做5-1~5-3的filter時，用課本的x=uint8(10*magic(5))這個圖去做都可以，但是
換了彩色的圖做時卻出現ｅｒｒｏｒ：??? Undefined function or method 'conv2' for input arguments of type 'double' ands attributes 'full 3d real'.
Error in ==> filter2 at 73 y = conv2(hcol, hrow, x, shape);
Error in ==> filter2 at 73 y = conv2(hcol, hrow, x, shape);
好像filter只能對灰階圖處理，那如果想做彩色圖有辦法嗎？
Q3:
課本有講到一個空間旋積(convolution)不太懂這是什麼，課本講說會先把圖像轉
180度在處理的樣子之後又說不會影響結果和普通執行filter會是一樣的，不懂是為什
麼會這樣?
week8-CH5
第5章內容:
5.1:
將遮罩(通常為奇數的方形或其他形狀)覆蓋到指定影像上的概念.
空間濾波的運算三步驟:
1.將遮罩至於指定像素上.
2.將濾波器的所有元素與鄰域相對應的像素相乘.
3.乘法的所有結果相加.
5.2.1:
影像的邊緣遮罩超出影像的地方解決方法:
1.忽略邊緣(Ignore the edges):遮罩只對影像中能夠完全覆蓋的像素進行運算.
2.補零(Pad with zeros):假設影像外會運算到的數值為0.
5.3:
函數filter2可以執行線性濾波運算
filter2(filter,image,'same') 產生的是和原始矩陣image同樣大小的矩陣,邊緣補0.
filter2(filter,image,'valid') 只對遮罩能夠完全覆蓋的像素進行運算,結果小於原始影像.
filter2(filter,image,'full') 會得到比原始影像大的結果.捕0之外,相交部份執行濾波運算.
average會模糊影像,邊緣會變的不清晰,越大的average,影像越模糊.
問題:
Q1:使用Ignore the edges的方法,若mask很大,會漏失很多的資訊?漏失的是邊緣的像素?
Q2:使用Pad with zeros的方法,得到的影像和原始一樣大,但輸出會有我們不想要的現象?是因為補0的關係?
Q3:對於filter2的'full'運算方式,不太了解.
5.1:
將遮罩(通常為奇數的方形或其他形狀)覆蓋到指定影像上的概念.
空間濾波的運算三步驟:
1.將遮罩至於指定像素上.
2.將濾波器的所有元素與鄰域相對應的像素相乘.
3.乘法的所有結果相加.
5.2.1:
影像的邊緣遮罩超出影像的地方解決方法:
1.忽略邊緣(Ignore the edges):遮罩只對影像中能夠完全覆蓋的像素進行運算.
2.補零(Pad with zeros):假設影像外會運算到的數值為0.
5.3:
函數filter2可以執行線性濾波運算
filter2(filter,image,'same') 產生的是和原始矩陣image同樣大小的矩陣,邊緣補0.
filter2(filter,image,'valid') 只對遮罩能夠完全覆蓋的像素進行運算,結果小於原始影像.
filter2(filter,image,'full') 會得到比原始影像大的結果.捕0之外,相交部份執行濾波運算.
average會模糊影像,邊緣會變的不清晰,越大的average,影像越模糊.
問題:
Q1:使用Ignore the edges的方法,若mask很大,會漏失很多的資訊?漏失的是邊緣的像素?
Q2:使用Pad with zeros的方法,得到的影像和原始一樣大,但輸出會有我們不想要的現象?是因為補0的關係?
Q3:對於filter2的'full'運算方式,不太了解.
week8-CH5
ch-5主要講的是filter
Q1. 在5.2 P.93中filter2(filter, image, 'same') is the default;it produces a matrix of a size equal to original image matrix. it uses zero padding.這個same的運算我還是不太懂它到底是怎麼運算 的，位什麼一經過這個filter可以讓3X3矩陣變成5X5的矩陣？
Q2. 5.4 P.98中程式碼fspecial('laplacian')和fspecial('log')，laplacian和log有做介紹麼？我在書本上 找不到這兩個的相關資料，還有這兩個應該都是屬於high-pass filtering的吧？
Q3. 5.5 P.103第一段程式碼應該是g1、g2、g3、g4吧？這樣才跟下面那段程式碼能接得起來
and imshow(filter2(gX, c)/256)為什麼要除256在之前也有除過蠻多數字的(ex:70, 60等等)
這是什麼意義？
Q4. 5.5的意思是不是在說用gaussian可以做到average的作用，而且在gaussian中還多了一個參 數可以來做更加模糊化或者是不模糊化？那兩者之間有什麼樣子的差別呢那兩者之間有什麼 樣子的差別呢？是不是有什麼必存在的原因，不然怎麼會有兩個相似的東西擺在一起
先到5.5，等有什麼問題在來做一下補充
Q1. 在5.2 P.93中filter2(filter, image, 'same') is the default;it produces a matrix of a size equal to original image matrix. it uses zero padding.這個same的運算我還是不太懂它到底是怎麼運算 的，位什麼一經過這個filter可以讓3X3矩陣變成5X5的矩陣？
Q2. 5.4 P.98中程式碼fspecial('laplacian')和fspecial('log')，laplacian和log有做介紹麼？我在書本上 找不到這兩個的相關資料，還有這兩個應該都是屬於high-pass filtering的吧？
Q3. 5.5 P.103第一段程式碼應該是g1、g2、g3、g4吧？這樣才跟下面那段程式碼能接得起來
and imshow(filter2(gX, c)/256)為什麼要除256在之前也有除過蠻多數字的(ex:70, 60等等)
這是什麼意義？
Q4. 5.5的意思是不是在說用gaussian可以做到average的作用，而且在gaussian中還多了一個參 數可以來做更加模糊化或者是不模糊化？那兩者之間有什麼樣子的差別呢那兩者之間有什麼 樣子的差別呢？是不是有什麼必存在的原因，不然怎麼會有兩個相似的東西擺在一起
先到5.5，等有什麼問題在來做一下補充
CH5---neighborhood processing
1.If the mask is very large, a significant amount of information may be lost by this method.
為什麼 mask 愈大愈會漏失資訊 ? P.92
2.
不懂箭頭怎麼做的 ? 還有其意義 ?
Week8 Ch5 Reading
本章節主要在說明處理一個點與其鄰近區域的影像
為前一章節的延伸 從一個點延伸到一個面
基本方法就是用它所介紹的 遮罩覆蓋在影像上 稱為filter(濾波器)
先產生一個陣列 以一個點為中心
同時將鄰近與陣列大小相同的點做相乘相加運算
將所有的點都重複這動作 就完成了空間濾波
處理過的影像好像都比原圖模糊
不知道這效果在現實上能做什麼??
後面的去銳利化 是將圖的邊線明顯 或者是將圖某些地方加深
最後5.8提到使用者自定範圍來單獨的處理區塊 不再是整張處理
Q1:本章節show圖片前幾乎都要除一個數字 大多數都是255
但是有些地方卻是60(p101)或70(p105)
255的目的是要將圖轉為0.1~1之間
但60跟70是??
Q1.5:P93的補零也是先補完零在做上面的Ingnore the edges??
//這禮拜有點跳著讀...(5.5跳過....etc.)總之就是沒讀完..
為前一章節的延伸 從一個點延伸到一個面
基本方法就是用它所介紹的 遮罩覆蓋在影像上 稱為filter(濾波器)
先產生一個陣列 以一個點為中心
同時將鄰近與陣列大小相同的點做相乘相加運算
將所有的點都重複這動作 就完成了空間濾波
處理過的影像好像都比原圖模糊
不知道這效果在現實上能做什麼??
後面的去銳利化 是將圖的邊線明顯 或者是將圖某些地方加深
最後5.8提到使用者自定範圍來單獨的處理區塊 不再是整張處理
Q1:本章節show圖片前幾乎都要除一個數字 大多數都是255
但是有些地方卻是60(p101)或70(p105)
255的目的是要將圖轉為0.1~1之間
但60跟70是??
Q1.5:P93的補零也是先補完零在做上面的Ingnore the edges??
//這禮拜有點跳著讀...(5.5跳過....etc.)總之就是沒讀完..
Week8-CHAPTER 5
1.[p.91]
如左圖，用magic(5)產生出來的矩陣，再用mean2(x(1:3，1:3))選出3x3的範圍，不過課本裡框出來的跟我想的不大一樣，應該將黑框改為紅框才比較符合1-3行，2-4列。
2.[p.98]使用fspecial('laplacian')或fspecial('log')產生出來的矩陣是如何得到的呢?
3.[p.100]max()和min()這兩個function使用的方法?看過help不是很懂。
week8-Chapter5-Neighbor Processing
重新開始:Chapter5-Neighbor Processing-理論篇(未完成...)
重新開始:Chapter5-Neighbor Processing-實作篇(趕工中....)
--------------------------
問題區:
1.page 87 有提到通常處理的都是奇數邊長的pixel,那如果是偶數的要如何做處理?
由於這星期感冒,所以...拖個進度....,短時間內補齊!!
重新開始:Chapter5-Neighbor Processing-實作篇(趕工中....)
--------------------------
問題區:
1.page 87 有提到通常處理的都是奇數邊長的pixel,那如果是偶數的要如何做處理?
由於這星期感冒,所以...拖個進度....,短時間內補齊!!
Week8 Chapter5
在5-1~5-2中，清楚的了解到將遮罩與函數的結合形成filter，並練習使用linear filter，到此顯示的都跟課本一樣，都出現一樣的結果。直到….
在5-3的濾波函數中，filter2(filter,image,shape)的線性濾波運算，基本上是沒什麼問題的，但在做average之時出現了一點小問題：
>> f1=fspecial('average');
>> cf1=filter2(f1,c);
??? Undefined function or method 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full 3d real'.
Error in ==> filter2 at 73 y = conv2(hcol, hrow, x, shape);
基本上，到這裡都屬於我個人腦殘，做了三天都出現一樣結果，原來是我目幹選錯檔案編號，
根本不能用彩色做，後來在詢問過博欽後，終於出現了最想看見的結果了！喔耶~~
不過5-1跟5-2絲毫不受檔案色彩所影響，出現的ans都一樣。
Week8 Chapter5
◎讀後心得:
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5.1
spatial filtering需要三個步驟：
1. Position the mask over the current pixel.
把mask放在current pixel上。
2. Form all products of filter elements with the corresponding elements of the neighborhood.
filter element與neighborhood上相對位置的值的乘積做運算。
3. Add all the products.
加上所有的值。
5.2
Ignore the edges因為所有輸出邊的像素會比原圖來的小，所以會造成影像失真。
而Pad with zeros因假定所有外部影像皆設為0，所以他會和原圖一樣大，但會造
成影像有多餘的東西。
5.3
這章實做了 filtering
我輸入了以下指令:
c=imread('1.jpg');
g1=fspecial('gaussian',[5,5]);
imshow(filter2(g1,c)/256)
卻出現下列錯誤訊息
??? Function 'conv2' is not defined for values of class 'double'
and attributes 'full 3d real'.
書上解釋說filter2是針對二維的濾波器
所以必須先對讀出的圖轉成灰階
後來轉成灰階就可以執行了....
----------------------------------------------------------------
這禮拜大致進度到這邊，因為在忙其他科目的小考所沒並沒有太多時間來實作
這章的東西，從5.4節開始就看到有些模糊，希望能有再多一點時間來深入閱讀，
進度緩慢....不常看原文書的下場，目前碰到的問題都可以解決，所以這禮拜沒
貼上問題。
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5.1
spatial filtering需要三個步驟：
1. Position the mask over the current pixel.
把mask放在current pixel上。
2. Form all products of filter elements with the corresponding elements of the neighborhood.
filter element與neighborhood上相對位置的值的乘積做運算。
3. Add all the products.
加上所有的值。
5.2
Ignore the edges因為所有輸出邊的像素會比原圖來的小，所以會造成影像失真。
而Pad with zeros因假定所有外部影像皆設為0，所以他會和原圖一樣大，但會造
成影像有多餘的東西。
5.3
這章實做了 filtering
我輸入了以下指令:
c=imread('1.jpg');
g1=fspecial('gaussian',[5,5]);
imshow(filter2(g1,c)/256)
卻出現下列錯誤訊息
??? Function 'conv2' is not defined for values of class 'double'
and attributes 'full 3d real'.
書上解釋說filter2是針對二維的濾波器
所以必須先對讀出的圖轉成灰階
後來轉成灰階就可以執行了....
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這禮拜大致進度到這邊，因為在忙其他科目的小考所沒並沒有太多時間來實作
這章的東西，從5.4節開始就看到有些模糊，希望能有再多一點時間來深入閱讀，
進度緩慢....不常看原文書的下場，目前碰到的問題都可以解決，所以這禮拜沒
貼上問題。
Week8 Chapter5
1.[中,P102] 空間玄機與空間濾波相同，差異在於選轉180度。
i,j是陣列元素的位置
原本:兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(s,t)p(i+s,j+t);
濾波:兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(-s,-t)p(i+s,j+t); 其中的負號是代表旋轉180度嗎?
兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(s,t)p(i-s+j-t); p(i-s+j-t),這樣就沒有p(i,j)了，是變成係數嗎？
2.[中,P114] maxcf2=max(cf2(:)); 設求得=593
mincf2=min(cf2(:)); 設求得=-541
cf2g=(cf2-minch2) / (maxcf2-mincf2); 這應該只是一個比例而已
那在show圖片的時候，是否要成上這一個係數來做影像調整呢 ?
3.[中,P120]
f=[0,0,0 ; 0,1,0 ; 0,0,0] - 1/k[1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9]
變成
f=k[0,0,0 ; 0,1,0 ; 0,0,0] - [1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9]
單位濾波 濾波器
因為 : 原始影像 - 調整比例後的模糊邊線 = 去銳利化後的影像
那 : 出來的 f 直是模糊的成分嗎 ?
i,j是陣列元素的位置
原本:兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(s,t)p(i+s,j+t);
濾波:兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(-s,-t)p(i+s,j+t); 其中的負號是代表旋轉180度嗎?
兩個連加S=(-1:1) T=(-2:2) m(s,t)p(i-s+j-t); p(i-s+j-t),這樣就沒有p(i,j)了，是變成係數嗎？
2.[中,P114] maxcf2=max(cf2(:)); 設求得=593
mincf2=min(cf2(:)); 設求得=-541
cf2g=(cf2-minch2) / (maxcf2-mincf2); 這應該只是一個比例而已
那在show圖片的時候，是否要成上這一個係數來做影像調整呢 ?
3.[中,P120]
f=[0,0,0 ; 0,1,0 ; 0,0,0] - 1/k[1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9]
變成
f=k[0,0,0 ; 0,1,0 ; 0,0,0] - [1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9 ; 1/9,1/9,1/9]
單位濾波 濾波器
因為 : 原始影像 - 調整比例後的模糊邊線 = 去銳利化後的影像
那 : 出來的 f 直是模糊的成分嗎 ?
Week8 Chapter 5
(Q1.) p.94 5.3小節的 Y = FILTER2(B,X,'shape')
其中在第三個參數填入same跟shape一樣，填入full會把整個matrix填滿，
但我不知道為什麼填入valid他會產生那樣的值，不太懂它的運算方法。
(Q2)5.4、5.5小節我的整理，
low-pass filter廣義來說是使影像輪廓較柔和而模糊 ，而High-pass filter主要用來使凸顯圖片細微的部分，使影像輪廓較尖銳而清晰。
(針對low-pass filter)
對一維的Gaussian filter來說，σ是標準誤差，σ愈大，濾波效果愈明顯。
對二維的Gaussian filter來說，σ是Gaussian function 的標準誤差。
Gaussian filter它沒有方向性。
Page102的第3點最後一行 This can lead to very fast implementation。
它是說它的計算效率較快?還是?
這禮拜我只看到5.5小節 ，後面會陸續補上來的。
其中在第三個參數填入same跟shape一樣，填入full會把整個matrix填滿，
但我不知道為什麼填入valid他會產生那樣的值，不太懂它的運算方法。
(Q2)5.4、5.5小節我的整理，
low-pass filter廣義來說是使影像輪廓較柔和而模糊 ，而High-pass filter主要用來使凸顯圖片細微的部分，使影像輪廓較尖銳而清晰。
(針對low-pass filter)
對一維的Gaussian filter來說，σ是標準誤差，σ愈大，濾波效果愈明顯。
對二維的Gaussian filter來說，σ是Gaussian function 的標準誤差。
Gaussian filter它沒有方向性。
Page102的第3點最後一行 This can lead to very fast implementation。
它是說它的計算效率較快?還是?
這禮拜我只看到5.5小節 ，後面會陸續補上來的。
2007年11月7日 星期三
week8
實作:
1.filter2(a,x,'same')
利用此指令我了解到,x[1,1]中的 50 經過 filter2(a,x,'same') 此函數是將x[0,0],x[0,1], x[0,2],x[1,0],x[1,1],x[1,2],x[2,0],x[2,1],x[2,2] 相加除以九獲得 111.1111
而x[0,0] 是將 x[0,0],x[0,1],x[1,0],x[1,1] 相加除以九 獲得
2.filter2 (a,x,'valid')
由此結果猜測 valid 這個參數 適用來顯示出 x 陣列中完整加到九個值之後再除以九的值
3.filter2 (a,x,'full')
由結果發現它的陣列變大,且將補0的地方都考慮進去必再作一次filter2 (a,x,'same') 所的到結果
4.fspecial指令
圖一 原圖
圖二 f1=fspecial('average');
圖三 f2=fspecial('average',9);
圖四 f3=fspecial('average'25);
我再將 f2=fspecial('average',9);中 的 f2陣列 叫出來並用小算盤發現 9 這個參數 是產生 81個 值為 1/81 的陣列
實作問題:
1. p94 filter2 (a,x2,'valid')
問題: 這個結果是不是就跟 改成 filter2(a,x2,'same') 一樣就是不足得地方補0 再除以九
1.filter2(a,x,'same')
利用此指令我了解到,x[1,1]中的 50 經過 filter2(a,x,'same') 此函數是將x[0,0],x[0,1], x[0,2],x[1,0],x[1,1],x[1,2],x[2,0],x[2,1],x[2,2] 相加除以九獲得 111.1111
而x[0,0] 是將 x[0,0],x[0,1],x[1,0],x[1,1] 相加除以九 獲得
2.filter2 (a,x,'valid')
由此結果猜測 valid 這個參數 適用來顯示出 x 陣列中完整加到九個值之後再除以九的值
3.filter2 (a,x,'full')
由結果發現它的陣列變大,且將補0的地方都考慮進去必再作一次filter2 (a,x,'same') 所的到結果
4.fspecial指令
圖一 原圖
圖二 f1=fspecial('average');
圖三 f2=fspecial('average',9);
圖四 f3=fspecial('average'25);
我再將 f2=fspecial('average',9);中 的 f2陣列 叫出來並用小算盤發現 9 這個參數 是產生 81個 值為 1/81 的陣列
實作問題:
1. p94 filter2 (a,x2,'valid')
問題: 這個結果是不是就跟 改成 filter2(a,x2,'same') 一樣就是不足得地方補0 再除以九
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