99360134徐賢傑

這次的影像處裡作業，我是用C#去撰寫的，因為專研用了C#，怕說又用了Build C++ Xe2去寫，指令會錯亂，於是私底下去查了關於影像方面基本的使用指令。

先前有上過黃世育老師的互動電子技術專題課程，其中有交到OpenCV的一些觀念，私底下也有找過老師詢問影像在記憶體存放位置與概念。

在這學期的影像處理課堂上，也有事先預習課外讀物，並買了老師指定用書，雖然所學淺薄，對影像處理涉略不深，導致課堂上許多地方一知半解，回家也上網查詢許多資料，像是最基本的RGB色彩值也在小畫家上配對玩了許久。

對於程式碼這個部分，在前一週老師課堂上有講解與解釋了程式碼的概念與用法，我再搭配了之前在黃老師的課堂上所到的一些概念，大致上是懂了許多。到了下課也還是有四五位同學問我程式碼的部分，所以在課堂上幫同學舉手提問，對於記憶體的存放位置的問題，也加深與確認自己的概念是否正確。

圖片是由一個個的點所組成，每一個點又存放了三~四個色彩值(RGB+透明度)，程式是將每一個點取出來後再把每個點的RGB分別的色彩值取出，並分類到自己設定的矩陣並且去計算個數，再去做累加或是均化的運算。

以下借用老師的小鳥圖

Histogram之後

均化之後

小鳥圖

另外比較還在深入探討的是所謂的”均化”(equalization)的含意到底為何?

用意是為了將圖片對比呈顯更鮮豔，我寫的是將每個RGB的色彩值累加後，計算其在整張圖的百分比(除以total_pixel)再乘上255，乘出來的數是0~255之間，並不太了解呈現出來的是甚麼東西？

在思考及猜想後，我將原本RGB的色彩值放入新的乘出來的數

R3[R2[i]] = R[i]; 

//R = 原圖的RGB色彩值陣列；R2 = 乘出來的數值陣列；R3為均化後的直方圖
以下此為實際做出來的圖片

但似乎是與其他學做出來的有點出入..


研究了許久
b.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(R2[b.GetPixel(i, j).R], G2[b.GetPixel(i, j).G], B2[b.GetPixel(i, j).B]));
這行指令實在是研究了很久才出來的

也是將均化的部分觀念釐清才有的成果

這張圖是我在去年跨年2011到2012年到福隆海水浴場所拍的
在台灣的第一道曙光

        因為天色昏暗，也沒有使用閃光燈，而且使用的是手機照相，因此整張圖顯得昏昏暗暗且模糊，下面是這張圖的Histogram。

經過均化(Histogram Equalization)處理之後

經過處理過後，其實可以發現很明顯的場景地點和山脈，當時人群是很擁擠的！

然而我發現一件很奇妙的事情，均化之後的Histogram累加圖，都是三角形形狀且呈現了階梯型的形狀！！

均化其實可以將昏暗的圖片把顏色對比明顯的呈現出來，然而我想了又想，有了個疑問！！！
假如均化可以將昏暗的圖片呈現明顯的顏色對比，那如果放上一張太過亮的圖片呢?會不會將顏色對比也顯現了出來?
於是我翻了翻自己的圖片庫找到了一張大一時期，和同學騎車上山賞景的一張拍得太亮的照片

可以明顯看到三種色彩值在255(最亮)的地方飆高！

均化過後，很奇怪的事發生了，結果不如自己猜測....

看到這個照片變成這樣，其實思考了一段時間，是不是背景"白"的部分太多，導致百分比會像這樣子差距這麼大，感覺色差完全失控。

看了一下累加的部分，依然是階梯狀，但在顏色Level.254的地方，累積的部分才41~42%左右，可見有58%的部分全部都是"白色"。

或許是這張圖太過於慘白，所以沒辦法顯現出原本的色彩，也或許是相機不夠好沒辦法將背景的顏色細微差別拍

程式打到最後，其實會越想越多，想加入的功能越寫越多，不過還是能細分成幾個方法，加入新的功能只要呼叫幾個需要的方法就可以完成。自己也有請教參考過其他人的程式碼，很多地方其實可以是縮減的，除了精簡更要效率，現在訓練自己除了邊打程式，還要邊想怎麼做個整理，才不會到最後維護不易。

剛寫出來這樣的程式碼，當程式編譯過且圖片跑出來的時候，不禁開始思考，原來網路上許多圖片編輯軟體，原來就只是這樣而已，再加上許多功能上去而已。


接著就又有想要寫寫看轉換成灰階的程式，當作是自己的練習與磨練。等到有空閒的時間就會試著寫寫看。
<<我的程式是完全自己手動打的，完全無抄襲，我堅信自己手動寫過操作過才能真正了解其中含意，以下附上自己做的程式，我知道許多功能尚未出來，但沒有可以詢問的對象，只能慢慢從網路上尋求資源，若有BUG敬請見諒>>

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