Chapter 5

5.1
這節一開始就說了鄰域處理就是針對像素的鄰域部分執行函數運算,課本是說主要是將遮罩覆蓋到指定的影像上面,然後又將強說明遮罩的邊長通常為奇數的方形,為什麼通常是奇數的方形呢??遮罩是一張什麼影像的圖??是一張全黑的圖和原始的圖做線性函數運算嗎??為什麼在做convolution前要先旋轉180度?接著課本有提到要得到新影像的灰階值就是把他鄰近的9個像素質相加再取平均就可以得到新影像中相對應像素的灰階值,不知課本舉這個例子是要做什麼的＝＝為啥5X5的陣列經過線性濾波器變成3X3的陣列?
5.2
這節主要是說對一張影像做線性濾波時會遇到一些明顯的問題,很像是說對於邊緣的像素質當要做遮罩時會超出影像的範圍,課本題了2種解決的方法就是忽略邊緣和補0,若是忽略邊緣的話得出的影像會比原來的還要小,若遮罩很大會遺失很多的資訊?為什麼會比原來的圖片還要小?遺失資訊是什麼意思呢?如果補0反而影像會比原來的大,或者是影像的周圍會出現邊線之類的,這是為什麼?
5.3
這節好像是說可以利用filter2去對矩陣做線性濾波運算如果指令為filter2(filter,image,'same')的話,會產生和原始影像矩陣一樣大小的矩陣,對邊緣補0,而filter2(filter,image,'valid')則是指對遮罩能夠完全覆蓋的像素做運算,結果會比原來的影像還小,就像上節所提到的2種方法,上節是大概講一下原理和計算方法,這節是利用Matlab軟體去做運算,對於要使用哪種方法要看自己想要得到什麼結果,要不是哪種方法比較好~平均慮波器會模糊影像,若平均濾波器愈大產撐的影像愈模糊就像P.96課本舉例的那4個圖,不過文章也說最好是用'valid'比較好。
5.4
這節是說影像處理的一個重要概念是頻率,高頻率部分是指短距離內會接值產生很大的變化,像是邊緣或雜訊,而低頻率部分就是灰階值變化不大像是背景,課本說高通濾波器的係數總和為0,而在P.98中的那個例子[11 6 -13 -5]相加結果不是0,是我搞錯意思嗎??還是這個例子不是在說這個＝＝
接著這節在後面有提到幾種方法去處理轉換後的矩陣出現的種種情況,然後建議我們如何去做適當的修正,像是把負值變正值或者是比例轉換等等。
5.5
高斯濾波器 ,好像是可以對圖片產生三維的表面立體圖,課本有提到若標準差的值愈大,則曲線愈平緩而且對同一張影像來說,若下的標準差值愈大,則圖片會愈模糊,但事實上,若標準差的值加至無限大時,會得到平均得濾波器,高斯濾波器比起平均濾波器更適合用於製造模護效果?!為啥??
5.6
這節是說對一張影像的邊緣做銳利化,對於P.105中間好像有提到4行的指令去做去銳利化＝＝
對於去銳利遮照的概念是從原始的影像中減去一個調整數值比例的模糊影像,比利的數值需要一照輸入影像進行調整,其他還有一些方法課本有提到可以去使圖片銳利化,這樣會使圖更清晰,課本中的幾種方法,哪一種對影像的去銳利化比較好??
5.7
之後也看不大懂＝＝