CH5

5.1
介紹Neighborhood Processing基本處理的方式，
藉由附近的pixel產生一個function，
所以他是需要用到原本影像鄰近的點做計算。

<應用方面>
建立一張pixels的灰階值是由mask值計算出來的新圖片。
mask與function的組合稱為filter。
用pixel去取pixe鄰近的點而形成mask，
再對pixel與mask做處理，而新的產生點取代原本的pixel。
linear function稱為linear filter。
filter產生結果的新值，如都屬於mask裡的值，
那麼就將這個稱為linear filter。

5.2
再說明filter可以用矩陣的方式表示。
大概是這些吧!

5.3
用Matlab來實作Neighborhood Processing
函式filter2(filter, image, shape)
shape用到三種，same、valid與full。
1.filter2(filter,image,'same') 將Pad with zeros補0，影像維持大小。
2.filter2(filter,image,'valid') Ignore the edges將影像邊略去， 呈現較小影像。
3.filter2(filter,image,'full') 將邊緣補0，產生較原圖大的影像。

5.4
一些名詞解釋
frequencies: 測量因距離改變的灰階值。
High-frequency components:短距離而灰階直有很大的改變。
Low -frequency components:長距離而灰階直有很小的改變。
high-pass filter:忽略High-frequency components和減少或消除Low -frequency components。
low-pass filter:忽略Low -frequency components和減少或消除High-frequency components。
Make negative values positive:完全處理負數值，不處理大於255，因此只能使用在特殊情況。
Clip values:x值經由filter得到y值，而且不適用於超過255。
這裡是參考同學的，這地方幾乎都是名詞解釋，看的有一點累==+

5.5
介紹高斯濾波器(Gaussion Filters)
Gaussion Filters是low-pass filter的一類
透過高斯機率分佈函數變化而來

5.6
用Filter來做影像銳利化的處理
Spatial flitering可以使圖片邊緣清晰化
High-Boost Filtering增強原始影像已被模糊的地方或細微處
Ursharp Masking將原圖模糊化得到的圖，與原圖做差值，再將差值加回原圖