ch5

一開始概略性的看了一遍
很好! 很多不懂= =
然後再看看其他同學的心得
嗯 有比較懂了
然後開始打心得
打到一半...
案! 電腦自動重開 是在跟我開玩笑嗎0.0
悶了....所以就先去睡了

5.1 Introduction
mask(遮罩) -
利用原圖像素 覆蓋原圖創造新影像
以前常聽到遮罩遮罩 可是到這裡才比較實際了解其運作情形

Spatial filtering(空間濾波) -
1 在正確的pixel上進行遮罩動作
2 在濾波器相鄰的區塊上 把所有元素相乘
3 最後再相加所有的結果

5.2 Notation
介紹以矩陣表達遮罩的概念

5.2.1 Edges of the Image
Ignore the edges(邊緣忽略) -
將邊緣忽略的作法 實際會比原影像小

Pad with zeros(填入零) -
作法將0填入 保持其影像大小

5.3 Filtering in MATLAB
這裡利用filter2的指令
將前面的概念做一個實作
就是在說5.1,5.2實做的指令,filter2

filter2(filter,image,'same')

利用到了5.2.1所說的Pad with zeros

補0的動作 將影像維持大小

filter2(filter,image,'valid')

則是用到Ignore the edges

將影像邊緣忽略 所以呈現出來較小

filter2(filter,image,'full')

作法上是將邊緣補0 產生比原圖還要大

然後做?運算

5.3.1 Separable Filters
是說濾波分離的樣子 可以拆解成課本那樣

5.4 Fequencies: Low - and High - Pass Filters
High-pass filter(高通量濾波) -
顧名思義就是讓高頻的波通過 然後減少其低頻的部分

Low-pass filter(低通量濾波) -
讓低頻的波通過 然後減少其高頻部分

高頻濾波器(High-frequency components) -
短距離內灰階值改變很大

低頻率波器(Low-frequency components) -
短距離內灰階值改變很小

5.5 Gaussian Filters
介紹高斯濾波器是一種低通量的濾波
然後5.7的圖 畫出公式在一圍的Gaussians
特性主要有
1. 經傅立葉轉換後的Gaussian會是另一個Gaussian
意思是本質還是高斯函數
2. 是一個旋轉對稱的edge-detection演算法 是這樣意思嗎?
其實有點不懂
3. 可分離的 可是很抽象不太能理解
4. 問號?

5.6以後的內容還是不懂....好多數學0.0