Week 7 重讀Chapter 4

閱讀心得:

Point processing 是只針對單點作處理，而不考慮其他點和統計特性，原因是簡單化~

但是它可以透過一些function或是公式，來達到目的。

像是image negative，通常用於在黑暗的影像中加強白色或灰色的部分。

而這章重點是在4-3節的Histograms:

如圖histogram 整體偏左，所以圖形偏暗

如圖histogram 整體偏右，所以圖形偏亮

所以，理想的圖片的Histogram應該分佈較為平均。
而Histogram Equalization就是要得到分佈較為平均的影像。

問題來了:
1.如果我把一張圖的像素，做Random排列(老實說，我不知道怎麼去Random它~XD)，它的Histogram會改變嗎?照理講，會不會有些地方偏暗，有些地方偏亮呢?

另外 4.4的Lookup Tables
(1.) give an output value for each of a range of index values
(2.)One common LUT, called the colormap or palette
因為Matlab的矩陣是從1開始，所以執行不出來。
而在課本的Page.83.
　>>t1=0.6667*[0:64];　
>>t2=2*[65:160]-128;　
>>t3=0..6632*[161:255]+85.8947;　
>>T=uint8(floor([t1 t2 t3]));
產生了一個新Table，照課本解釋是讓使用者修改圖時，針對這個Table去改變，不過我不知道它為何公式是這樣算?

重讀之後的心得:
在上個禮拜，課堂上著重在4.2節，這次在看一次第四章之後，重心放在4.3節、4.4節，
再看一次之後，有了更深一步的了解。
Point Processing顧名思義就是......引用小溫的話:藉由改變整張圖片的點的值來達到改變圖片的目的!!http://hwshow-ipc.blogspot.com/2007/10/week6-ch4-point-processing_25.html