期末回顧

期中平均:81分

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期末:
Week 11 : 8A 4B --> 91
Week 13 : 6A 1B --> 100
Week 15 : 6A 9B 1C --> 80.71

期末平均:91分

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自評部分:
我給自己 9 分，
這學期我自己感覺是修老師的課以來最認真的一次！！
老師規定的每週作業，或者是讀課本的原文書，我都有盡量的去完成，雖然上課有時會分心＝＝
不過還是有學到一些東西，在每週規定要ＰＯ的課程問題，我在讀原文書時， 都有先讀過，甚至會把課本中的範例程式打到Matlab軟體中，去執行結果， 再把自己有的問題，或者是不了解的地方打到課程部落格中繳交！！
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期末回顧:
這學期感覺過得好快，一轉眼就接近尾聲了！在這學期，雖然感覺不是進步很多！
但是令我學習到最大的優點是讀原文書，第一次比較仔細的去研讀原文書， 之前太依賴中文書了！不過這學大家都是讀原文書，於是也要跟進大家的腳步， 試著嘗試看看讀原文書，發現其實原文書重複的單字還滿多的，雖然一開始很痛苦， 要一直查字典是什麼意思，但到最後查的單字愈來愈少，也慢慢的適應，不會像以前 一樣那麼排斥原文書，這是我這學期最大的收穫，不過還是要感謝一些同學會幫忙回答我不會的問題，有時再看看別人ＰＯ的問題，也可以學習到很多，因為別人的問題 可能也是自己的問題，總之這學期感覺收穫到還是滿多的～～

Chapter 6

第6章是說影像幾何主要是可以對一張影像做改變其形狀、大小或方向

6.1數據內插法
這節是講解內插法,課本說必需以已知的鄰近f(Xj)值來估算函數值f(X'i)這種以周圍數值估算函數值的方法稱為內插法,若f(X'i)=f(Xj),Xj為原來的點裡面最接近X'i的稱為近鄰內插法,而已直線連結原始函數值,然後取落在線上的值為內插值稱為線性內插法,這節介紹了好多的內插法,到底是要怎麼去運用呢??這些內插法差在哪裡??

6.2影像內插法
課本一開始就先推導雙線性內插法的公式,然後藉由圖6.6和圖6.7說明圖6.6為何從一張4X4的影像放大成8X8的影像就是利用最後推導出來的方程式-雙線性內插法去做成的,對這個公式看不是很懂,縮放係數小於1會得到比原來的圖片還要更小,可以利用resize(A,k,'method')這個指令來達成,圖6.9也舉了一個例子,若用近鄰內插法來進行放大,則圖片會呈現馬賽克的效果,而用雙線性內插法的話,則會感覺有點模糊。

6.3一般性內插法
若先對行執行內插,再對列執行內插,也就是說,只要對行與列兩個方向對影像執行立方內插法??什麼是立方內插法阿??就稱為雙立方內插法??看了課本的圖6.15和6.9的(b)感覺好像效果一樣,沒差太大的差異?!

6.4使用空間濾波器放大影像
課文好像是說如果想要對一張影像放大2的次方倍就是使用線性濾波器,原理就是對影像執行零交錯,就是在原始矩陣的行列之間插入數值為0的行與列,如此一來就可以把原始圖片達到放大2倍的效果,圖6.17就有舉例說明結果,可是如果真的使用0交錯,那在行與列都插入0,這樣圖片不是會一點一點的嗎??

6.5縮小
這節和上節正好相反,這結是說明把圖片縮小,課本說了2種方法,但第1種的方法不好就如圖6.18的(a)這樣會造成圖的邊緣線斷斷續續,不是很完整,她的原理是取走間隔的像素,用imresize指令可以做到,為何取走間隔的像素就可以縮小圖片??課本改良第1種方法是先對影像執行低通濾波,然後再運算轉換為二元影像這樣就不會造成邊緣線斷斷續續了。

6.6旋轉
內容說要將影像旋轉的話,必須保證旋轉後像素值要落在網格上,圖6.20有舉例說明,但是我不懂的是為什麼從圖6.20的6X4矩陣,經過旋轉30度後變成圖6.22所示的點會和原來圖的大小不同??感覺縮小了!可以利用imrotate進行對圖片作旋轉的指令!為什麼使用近鄰內插法會造成鋸齒化更加明顯?使用flipud指令可進行90度倍數旋轉(也就是造成圖片上下顛倒),而使用fliplr則可以進行左右倒轉。

6.7歪像
使用rgb2gray指令好像可以扭曲圖片,透過pixval函數可以單獨取出骷顱頭影像。

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＝＝

期中回顧

首先是從開學到期中之前的作業成績 :
W04 : 2A 9B 1C => 64
W06 : 8A 4B 0C => 88
W07 : 8A 8B 1C => 79
W08 : 5A 5B 2C => 72
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平均是 : 76

期中回顧 :
從開學的第一週開始上課時，老師就有先問我們暑假的時候有沒有閱讀Matlab的中文書，
接著要求我們這學期要讀一本影像處理的原文書，主要也是因為我們已經大三了！
是該脫離以及依賴看中文書，所以我們就開始得這本原文書！！
的確，一開始真的是好不適應要讀這麼多的英文，感覺好累！邊讀還要邊查字典或者是
猜他的中文意思到底是什麼？！不過跟著老師的步驟一個禮拜讀一章，慢慢的也有在適應
，在期中之前我每次寫作業時的確都有去看課本的內容，以及把課本中的範例程式實際的
打到Matlab軟體中去測試其結果是否與課本所述說的內容相符！
再把自己的問題提到課程部落格中繳交規定的作業！
每個禮拜的作業也都有繳交出去～到目前為止這門課也沒有缺過課！
雖然有時上課不是很專心，會分神或者是跟附近的同學講話＝＝
不過，還是有盡量去達到老師在課堂中的規定與要求～～
感覺比起之前前幾個學期有修過的老師的課還要更認真和專心＝＝
所以，我覺得這學期比前幾個學期老師開的課還要更用心～～

Chapter 4問題

第4章是講關於點的處理~
4.1節主要是做介紹
1.Transforms
課文中主要說到Transforms是允許一些非常有效率而且強大的演算法,
它說如果利用Transforms全部的影像被處理包含一個單一的大區塊,
這句話不知是什麼意思??看不大懂~~在P.65的下方課本也有畫一個圖來闡釋
課文中所述說的內容~~
圖中有一個步驟是Inverse transform已經經過一系列的轉換後,為啥還要Inverse到
原來的圖像??
2.Neighborhood processing
很像是說去改變一個已知的灰階圖的像素,課本中有一句話說we need only know the value
of the gray levels in a "small neighborhood",這個 small neighborhood是什麼意思哩??
3.Point operations
一個像素的灰階值被改變不需要週遭環境的知識??看不大懂==
課文中也述說到第3種方法是最簡單的,希望可大概講解這3種方法~~
4.2是說算數運算
這節主要再說利用此函數自己去繪製一個0~255範圍的圖可以利用+或-去一個常數控制函
數,也可以利用函數去乘以一個常數C,但課本有強調說妳改變過後的函數是否其結果要在0~255
之間,如果沒有可能會造成錯誤之類的吧~~課本中的範例我也有實際的去打在Matlab的軟體中
去試試看,不過有一個問題就是課本好像說不能打b1=b+128否則會造成錯誤訊息!!
但是我打在Matlab中卻沒有錯誤,反倒是show出一個很大的array,感覺好像是將block.tif這
張圖的灰階像素值個加128後,呈現出加128後的像素值array??為啥呢??接著課本也有說
改進剛剛那個錯誤的方法,就是改成
>>b1=uint8(double(b)+128);
結果我確出現錯誤的訊息??? Undefined function or method 'uint8' for input arguments of type 'double'.不知是為什麼??不知錯在哪??
接著就是有一大堆的指令去做相加、相減或相乘可以show出不同亮度或圖片在暗時是否
還是清晰的!!
4.3以長方條表示的統計圖
一開始好像是說可以利用imhist這個指令去統計一張灰階影像的圖他的灰階像素出現的次數,
後面很多的課文內容都看不是很懂~~希望可以講解這節的內容,帶我們導讀一下,或者是講解
給我們聽!!
4.4查詢表格
也不大懂意思,感覺好像是將灰階圖像的像素值除以2放在lookup table中可以非常的有效率,
可是我想像P.82中的那個例子,將Index的值除以2再給LUT可是這樣感覺會不一樣,因為像是
Index若為1的話LUT就變成0,而若為奇數的Index話除以2又變成和前面偶數的Index除以2
的LUT相同?!這是表示什麼意思??

Ch1~Ch3

Ch1～Ch3大致上的問題和前面幾個禮拜的問題差不多，第一章和第二章的課本內容我 幾乎都有很認真的去看～～第三章感覺比較難尤其是到3.4節以後，幾乎都看不大懂！！
可能要再多用Matlab軟體把課本中的範例程式打進去再試試看！說說上了這幾個禮拜影 像處理課的感想，在課堂中老師都會為大家解決在課程部落格中問的問題，感覺還不錯！
別人的問題可能也就是自己的問題，尤其是在家中真的有去看過課本的內容，在到課堂中聽老師為大家解說問題，或者是帶我們導讀課文中的文章，回家再去研讀課文中的文章會 比較好理解，雖然剛開始讀原文書感覺很痛苦，因為要花好久的時間，現在倒不會像之前一樣那麼地排斥原文書，仔細看看也沒有很多不會的單字，當讀到第二章甚至到了第三章 ，要查的單字也慢慢的再減少，所以感覺還不錯！每個禮拜讀個一章，再跟著課本把範例 打到軟體中去試試，可以比較了解某些Matlab的指令是在做什麼的，甚至可以看一張圖Matlab把他用陣列的方式顯示他的灰階影像的數值是多少，再把結果Show出來，感覺還 滿好玩的！

Chapter 3心得

3.2
3.2節一開始述說到會影響到圖片顯示的種種因素，像是P.41那4點，也有說到有可能是LCD的螢幕也會影響，像是比較光亮的螢幕和比較昏暗的螢幕顯現出的感覺就會不同！人也是，每個人眼中所看到的顏色好像會個人的感覺也有所不同，接下來是課本提到了幾個指令在Matlab是用來顯示出圖片的指令，有imread、image等，若用imread好像不會得到很好的執行結果！像是下面這張圖~

接著用image(c),truesize,axis off,colormap(gray(247))可以去調整灰階圖面的亮度若gray()裡的值愈高，灰階影像就愈亮，反之就愈暗

3.3
3.3節一開始提到We have seen that if x is a matrix of type unit 8,這個unit 8是什麼格式??3.3節裡有修還是看不大懂，像是P.44和P.45的那三張圖為啥用imshow(cd/)亮度會不同，cd和cd/某值，那個某值是任意的數都可以嘛??還是有限定的範圍??
Cd是代表什麼呢??
3.4節是述說位元圖利用mod的概念可以顯示出各種不同的圖片像是P.49的那8張圖
3.5節之後好多都不是很懂看了3.5節課本show出的範例圖片，似乎是類似馬賽克的圖和3.6節的圖會讓圖片愈來愈不清楚或者是讓暗度愈來愈暗！3.5節之後的問題要再和同學討論看看！！

Chapter 2心得

2.1
第二章開始就教我們一些Matlab的指令，一開始要我們使用imread這個指令去讀取灰階圖片的每個pixel values，於是我試著在Matlab軟體打入這個指令，卻發生錯誤的訊息！

原來是要用這個指令時要把圖片的檔案放入Matlab這個資料夾裡才能讀取！

然後我又再試一次就OK了!!

2.2
在2.2節中，課本介紹了顯示彩色圖片的RGB值，可以使用size(a)會回傳3個值：分別是rows,columns and “pages”！這個“pages”是代表什麼意思？？不大懂！
接著課本也有介紹很多種方式去顯示特定列和行的RGB值，例如輸入impixel(a,200,100)就會回傳100列200行位置的RGB值為多少！

2.3
在2.3節中如果利用imfinfo看了一下課本的解說似乎是可以顯示圖片的相關訊息，不過不是很了解他的執行結果是什麼！
>> imfinfo('emu.tif')
ans =
Filename: 'emu.tif'
FileModDate: '12-Jul-2004 11:40:00'
FileSize: 119804
Format: 'tif'
FormatVersion: []
Width: 331
Height: 384
BitDepth: 8
ColorType: 'indexed'
FormatSignature: [73 73 42 0]
ByteOrder: 'little-endian'
NewSubFileType: 0
BitsPerSample: 8
Compression: 'PackBits'
PhotometricInterpretation: 'RGB Palette'
StripOffsets: [16x1 double]
SamplesPerPixel: 1
RowsPerStrip: 24
StripByteCounts: [16x1 double]
XResolution: 72
YResolution: 72
ResolutionUnit: 'Inch'
Colormap: [256x3 double]
PlanarConfiguration: 'Chunky'
TileWidth: []
TileLength: []
TileOffsets: []
TileByteCounts: []
Orientation: 1
FillOrder: 1
GrayResponseUnit: 0.0100
MaxSampleValue: 255
MinSampleValue: 0
Thresholding: 1
2.5
在這節一開始介紹了許多圖檔的檔案格式，像是TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG、HDF、PCX、XWD、ICO和CUR等，課本中述說TIFF是個最好的圖片檔案格式，他可以幾乎得接受不同檔案格式做互轉改變其原來的圖檔副檔名，BMP檔原來是Microsoft發展的，她只在Microsoft的作業系統上利用，而PNG是去克服一些GIF檔的缺點，HDF是多功能的的檔案格式用在科學的圖片上，要儲存圖片有2個好用的方法，1是vector images她的優點是可以任意放大圖片而不會遺失任何的sharpness，但缺點是不是很好呈現自然景色圖片可能某些線條會缺乏，而A Simple Raster Format的優點是非常容易去寫和讀格式，但是缺點是會產生很大的檔案格式。

第一章心得

這裡拜大家剛拿到課本~~所以老師在課堂中先為我們大約帶著全班導讀了一下!!

看了Chap 1裡的圖片和解釋給我們聽，像是剛開始老師就先提1.2節的What Is Image Processing?什麼是影像處理?課本上大約提出了幾點給我們初學者有個認知。

接著課本中有許多關於影像處理的圖片，幾乎都有2張圖片去做對比或比較，像是Page2中有放一張原來的圖片和另外一張感覺比較”sharp”(尖銳)的感覺，還有之前在數位媒體課程裡有學過的灑胡椒鹽的圖片(就是影像雜訊)還有去除其中的影像雜訊，在這個例子我們也有在數位媒體這門課程中實際去操作，雖然可以把影像雜訊去除，但還是不能恢復到原來未受到影像雜訊的那樣乾淨清晰的感覺接著老師也有提到像是課本中如何把一張圖片從原本的模糊狀態變成比較清晰的狀態或著是比較清晰變成模糊等等！剛開始比較接觸原文書,還是有些不大適應,可能之前都比較依賴中文書,所以要慢慢的去適應~

我想這學期我們應該會練習類似這種的影響處理效果吧！感覺這門課很實用，要好好的去學習MATLAB!!

Matlab初體驗

記得暑假還沒放之前老師就有建議大家在暑假中能先研讀Matlab這本書!
上一週是第一次上影像處理的第一堂課~老師在課堂中也有舉一些例子給大家看看~~
看了老師所舉的例子和學姊的程式後感覺好像真如大家所述說的一樣比起
C++和BCB感覺Matlab的確比較方便且好用!她不像C++一樣要撰寫一大堆
的程式碼才能達到想要的程式結果~而相反的是Matlab只需要一些精簡的指令就
可達到想要的執行結果~~於是在課堂中我也實際對著書中的幾個範例實際利用
Matlab這套軟體來操作看看~~例如要運算加法的運算,在C++中要先對變數做宣告,
而Matlab只需輸入運算子和運算元即可達到運算的結果~接下來我在做運算子的除法
運算看看,執行的結果也可達到有精確的小數位數,就像C++的程式中對變數宣告double
的結果一樣~感覺真方便!!接著我在做類似陣列輸出的程式~她結果是Show在類
似Excel的表格上~讓我覺得好神奇~
以後要多多利用時間去練習Matlab這套軟體和熟記她的指令!