03360440曾郁凱HW05

作業內容 : Filter   (重新修改過！！)

Smoothing Spatial Filter  & Sharping Spatial Filter

使用 3 * 3 遮罩 來完成 平滑空間濾波器 和 銳化空間濾波器

3*3mask(圖一)

Smoothing Spatial Filter

主要用途 ：模糊化 , 減少雜訊

觀念 : 中間權重較大，像素的色彩值被視為較重要

           

            離中間越遠，權重較小重要性低。

遮罩 : 

           

            

圖2

實驗 :                                                                             

                                   

                                                                                

        原影像(圖3)    

使用平滑濾波器後,模糊了一些(圖4)

Sharping Spatial Filter

主要用途 : 強化影像細節

遮罩 :
                            
                                                     圖5                                                        圖6

注意事項 :

                 

                 需要再加判斷防止小於0和超過255

                  if ( iSum > 255 )  iSum = 255;

                  if ( iSum < 0 )       iSum = 0; 

實驗 :

原始影像(圖7)

使用圖5遮罩處理後(圖8)

使用圖6遮罩處理後(圖9)

心得： 使用圖6遮罩，影像細節強化的較好(圖9vs圖8)

Median Filter 

主要用途 : 去除圖片雜訊

觀念 : 去除較為極端的點，透過中值濾波器取3*3遮罩裡的中位數，達到目的。

注意事項 : 

                 要使用內建sort()函數，須要#include<algorithm> 且 using namespace std

實驗  :

          首先讓圖3產生5%的雜訊

雜訊5%(圖10)

經中值濾波器處理後(圖11)

經平滑濾波器處理後(圖12)

          再來產生20%的雜訊

雜訊20%(圖13)

經中值濾波器處理後(圖14)

改為5*5遮罩處理(圖15)

心得 :

            

            上面的實驗可以觀察出，平滑濾波跟中值濾波同樣可以做雜訊的處理，

            

            但是平滑濾波器是將雜訊曠散開來(被均化)，同時影像的邊緣部分也會

   

            受到影響，變得較平滑(圖12)，而中值濾波器是把極值濾除，且邊緣保持

            較爲完整(圖11)，但是如果雜訊過多或者說群聚範圍較大的雜訊，就無法完全

            

            濾除(圖14)，因為雜訊變成了多數，如果要處理此狀況，可以增大遮罩的範圍(圖15)。