96360210 黃彥羲 HW2

因為filtering必須要用到前一行的ScanLine，所以用另一個image來儲存，來避免計算時用到已修改的數值。但是當想對同一張圖多次Smooth時，必須Smooth->儲存->讀取->Smooth....重複動作，相當得很麻煩。若把計算結果暫存到一個陣列，等全圖都計算完畢後，一次更改記憶體內容，就可以解決這個問題，但是相對的處理速度會比較慢。以下為課本上的1/9算法。



原圖



Smooth 1次

Smooth 第2~10次

 事實上第2~10次的結果肉眼看不出差別，但卻比第一次更平滑。

在知道銳化公式後，Laplacian的算法根本就是把Smooth的各項更改係數而已(這裡計算8方向)。再把bPtrImage2[j*3+k] = bPtrImage[j*3+k]+c*iLaplacian。

只是當計算的該點與其周圍八點落差嚴重時，Laplacian會變的很大，很容易超過0~255，會變得像下圖所示。根據常數c=1或-1，圖會有些不同。



銳化 c=1



銳化 c=-1

因此需要將超出範圍的設為極值，圖片才會變得正常。

c=1

c=-1

中值濾波器比前兩個稍微麻煩點。因為只要中值，所以就不排序，直接找5次最大值。
前面連續4次，每次找到最大值就改為0，即下一次該值不會再是最大值，而第5次的最大值就是中值。




一次胡椒

一次胡椒過濾

二次胡椒

二次胡椒過濾

可以看的出來，因為是中值過濾的關係，當胡椒越密集時，越難清除乾淨。