這次交的作業
乘冪律轉換(Gamma Correction)
(數值0.5)
Gamma要調整的，就是修訂真實影像顯示過程中產生的失真
基本公式：
s = c * r ^ γ
用在常常有照片模糊不清或是色彩不清晰
是很多影像軟體中用到的工具
這次寫才發現原來中間只是帶入公式即可
會基本的讀圖及輸出就好
2010年1月6日 星期三
2010年1月5日 星期二
HW4 Gamma correction
這次作業是將圖片載入後，利用Gamma轉換來做圖片的明暗度調整，其中Gamma的公式為s=c*r^y，，但是在做運算的時候，必須將公式變換，改成c=s/r^y，也就是將變數範圍255做成c=255/pow(255,gamma)的公式。
y=1.8
y=0.6
來使他不會Error。
y=1.0
y=1.8
y=0.6寫的過程中發現，當y值為0時，程式會Error，所以我使用 if(Edit2->Text!=0)才執行
2010年1月4日 星期一
HW4 Gamma correction
我在搞笑了 這個作業我在課堂上就寫出來了 忘記上傳 這個作業還滿簡單的 一行轉換式:s=c*r^γ ,其中關鍵在於c,c表動態像素範圍調整後的constant,c=(調整範圍)/(調整範圍)*γ,在此調整範圍代表像素範圍故調整範圍=255,r則表示原來的像素值,γ為gamma值,s為轉換後的像素值,特別注意的是當c=γ=1時轉換前等於轉後,也就是說γ值由使用者輸入來控制強度，γ<1則會變強變亮,γ>1則會變暗,此次作業目的應該是在早期的CRT螢幕比較需要用到gamma校正,通常γ介於1.8~2.5之間，所以通常會偏暗(>1)，藉由轉換後讓螢幕的亮度變亮變清楚,暗處地方也方便作觀察，如此推得最佳校正的γ值介於1/1.8~1/2.5也就是0.6~0.4之間,下面幾張圖為執行的結果，γ等於1不變,γ大於1取1.8跟2.5，果然比原圖黑很多,且從0.6~0.4之間可以明顯觀察到原本陰暗處的部分越來清楚,但小於0.4之後圖案卻變得有點輕微退色的感覺:
γ=1 不變
γ=2.5 很暗
γ=1.8 稍微變亮但還是比原圖暗
γ=0.6 可以開始觀察到原本暗處看不到的地方
γ=0.5 暗處可以看得更清楚
γ=0.4 暗處可以看到更多細節
γ=0.3 此時雖然可以看到更多細節 但卻有退色偏亮的感覺
γ=0.2 圖完全偏亮
HW6_空間濾波器
彩色＆使用者自行輸入，成果圖↓
先新增老師的程式碼來了解，還沒改成自己得寫法↓
dollar的圖確定是8bits，彩色是24bits
這次的作業對我來說應該是尚未完全
雖然在老師Blogger中的程式碼我直接拿來修改並增加功能不會出現問題
但是如果我使用自己的寫法，記憶體配置就會出現問題或是scanline超出範圍
一樣是使用指標在進行抓點配置空間…
原理不難…就是選擇一點之後抓附近的八個點進行濾波
增加的功能讓使用者自行輸入調整比重
我都會看大家的問題出現在哪邊所以比較快解決
前幾個交作業中有提到3個Channel的問題，bit數不同的關係
還在想辦法對自己的程式進行修改…|||
－－－－－心得更新－－－－－
關於8bit跟24bit的問題，是我在這門課上遇到最麻煩的吧…！
找尋各種資料來比對我得錯誤。
8bit為每一個pixel用8bit表示，24bit則為三倍…
再來就是因為在8bit也就是256色…需要使用調色盤參考
而24bit則不用使用調色盤…
當我要使用8bit時，Palette必須設為Pixelformat（pf8bit
單一功能程式執行沒問題…
或許程式功力有差…
由於調色盤的使用讓我的程是很難整個去把它改寫
因為各種功能都整合在一起，如果調色盤轉變之後
讀圖、畫圖的時候都必須一起改變
因為長度的不同，像素點抓的時候也必須改變
這樣才不會出現一開始心得中提到的問題…
先新增老師的程式碼來了解，還沒改成自己得寫法↓
dollar的圖確定是8bits，彩色是24bits
這次的作業對我來說應該是尚未完全
雖然在老師Blogger中的程式碼我直接拿來修改並增加功能不會出現問題
但是如果我使用自己的寫法，記憶體配置就會出現問題或是scanline超出範圍
一樣是使用指標在進行抓點配置空間…
原理不難…就是選擇一點之後抓附近的八個點進行濾波
增加的功能讓使用者自行輸入調整比重
我都會看大家的問題出現在哪邊所以比較快解決
前幾個交作業中有提到3個Channel的問題，bit數不同的關係
還在想辦法對自己的程式進行修改…|||
－－－－－心得更新－－－－－
關於8bit跟24bit的問題，是我在這門課上遇到最麻煩的吧…！
找尋各種資料來比對我得錯誤。
8bit為每一個pixel用8bit表示，24bit則為三倍…
再來就是因為在8bit也就是256色…需要使用調色盤參考
而24bit則不用使用調色盤…
當我要使用8bit時，Palette必須設為Pixelformat（pf8bit
單一功能程式執行沒問題…
或許程式功力有差…
由於調色盤的使用讓我的程是很難整個去把它改寫
因為各種功能都整合在一起，如果調色盤轉變之後
讀圖、畫圖的時候都必須一起改變
因為長度的不同，像素點抓的時候也必須改變
這樣才不會出現一開始心得中提到的問題…
2010年1月3日 星期日
HW5_位元切面(Bit Planes)
(心得修正…發現自己太笨做了多餘的東西)
依照習慣先來個成果圖↓ 為了方便觀看，此版本是特別弄出8bits的切面
這次作業花了不少的時間，但是完成之後會發現原理其實很簡單。
基礎原理：
假設要呈現bit1，就是將該值跟1(二進位00000001)做＆運算
bit2，就是將該值跟2(二進位00000010)
bit3，就是將該值跟4(二進位00000100)以此類推…
我遇到了幾個問題點是一開始我直接將灰階做＆運算後，做出bit層次愈低的切面會愈來愈暗。
應該是因為灰階色彩明暗度有關係吧！？
後來我將運算改為以一個變數來計算儲存該bit的值(1,2,4,...,128)
然後在做取餘數的運算之後值只會剩下0或1
再乘255就只會有黑跟白兩種色
這樣呈現出來的結果就是上面的那張圖。
簡單的說就是抓像素點然後做我上面提到的運算就大功告成了，
但是其中疑問及方法需要思考一下。
另外一個問題就是bmp圖檔的問題，好像是會造成記憶體讀取的問題？
那時候花了點時間調整變數以為是重複讀取得關係…
這問題有同學說出來了就是要使用24位元的bmp格式…
在做完第六個作業後就更證明是自己功力不夠…
因為HW6老師的程式碼是可以跑8bit的，但我將程式碼修改還是沒辦法
接下來的問題是BCB元件中功能不熟悉造成的
if else用bit來判斷要不要進入執行我寫的運算
因為我ComboBox設定為1~8，pow運算會有誤差，必須調整為0~7
判定式為互斥，但是卻發現我的if似乎會進入但是else也會進入！
後來發現ComboBox指向的東西為ItemIndex是造成我判斷時候出錯的原因
Text是框裡的值，而ItemIndex是由0~7…
附上一張將彩色轉灰階之後做位元切面的圖及彩色的位元切面…
依照習慣先來個成果圖↓ 為了方便觀看，此版本是特別弄出8bits的切面
這次作業花了不少的時間，但是完成之後會發現原理其實很簡單。
基礎原理：
假設要呈現bit1，就是將該值跟1(二進位00000001)做＆運算
bit2，就是將該值跟2(二進位00000010)
bit3，就是將該值跟4(二進位00000100)以此類推…
我遇到了幾個問題點是一開始我直接將灰階做＆運算後，做出bit層次愈低的切面會愈來愈暗。
應該是因為灰階色彩明暗度有關係吧！？
後來我將運算改為以一個變數來計算儲存該bit的值(1,2,4,...,128)
然後在做取餘數的運算之後值只會剩下0或1
再乘255就只會有黑跟白兩種色
這樣呈現出來的結果就是上面的那張圖。
簡單的說就是抓像素點然後做我上面提到的運算就大功告成了，
但是其中疑問及方法需要思考一下。
另外一個問題就是bmp圖檔的問題，好像是會造成記憶體讀取的問題？
那時候花了點時間調整變數以為是重複讀取得關係…
這問題有同學說出來了就是要使用24位元的bmp格式…
在做完第六個作業後就更證明是自己功力不夠…
因為HW6老師的程式碼是可以跑8bit的，但我將程式碼修改還是沒辦法
接下來的問題是BCB元件中功能不熟悉造成的
if else用bit來判斷要不要進入執行我寫的運算
因為我ComboBox設定為1~8，pow運算會有誤差，必須調整為0~7
判定式為互斥，但是卻發現我的if似乎會進入但是else也會進入！
後來發現ComboBox指向的東西為ItemIndex是造成我判斷時候出錯的原因
Text是框裡的值，而ItemIndex是由0~7…
附上一張將彩色轉灰階之後做位元切面的圖及彩色的位元切面…
HW6 - 空間濾波器。
這次的作業是空間濾波器的實作，要能由程式自行判斷處理灰階或彩色影像，而且使用者可以輸入濾波器的值。
由於老師有公佈了範例程式碼，所以灰階圖片的空間濾波很快的就可以出來，卡比較久的地方是在彩色濾波器的部分。原本以為跟上個作業一樣直接把值拿出來處理就好，但突然想起上個作業是做灰階圖片的處理，不過經由上次的經驗，知道24bit的圖片每一列的像素排列為B1G1R1B2G2R2...，所以把原本灰階圖片的一個陣列的處理改為RGB三個陣列分別去做，如下所示：
1. 首先讓三個指標陣列都讀取影像的同一列起始位置
bPtrResultImage_B = (Byte *)Image2->Picture->Bitmap->ScanLine[i];
...
2. 接著，跑濾波器(套用原理)
如果我們要處理某點的B值位於j = 3，那麼G值就會在j = 4，而R值就會在j = 5，而要抓某點左邊那點的B值時就要在j = 3 - 3 = 0這格去抓，同理，如果需要右邊那格的B值，就要在j = 3 + 3 = 6這格去抓(因為BGR的排列...)，其餘依此類推。
濾波器原理的部分就要看一下課本啦。以下為我的實作結果：
灰階圖片實作↓
彩色圖片實作↓
這邊再貼上原圖和儲存後的結果會比較清楚，如下：
灰階原圖↓
灰階圖片濾波後↓
彩色原圖↓
彩色圖片濾波後↓
PS.濾波後的圖片會出現一個白色外框，我想應該是因為最外圈的值有部分的鄰近值無法參考，所以最多只能做到圖片外框往內1格的部分。
由於老師有公佈了範例程式碼，所以灰階圖片的空間濾波很快的就可以出來，卡比較久的地方是在彩色濾波器的部分。原本以為跟上個作業一樣直接把值拿出來處理就好，但突然想起上個作業是做灰階圖片的處理，不過經由上次的經驗，知道24bit的圖片每一列的像素排列為B1G1R1B2G2R2...，所以把原本灰階圖片的一個陣列的處理改為RGB三個陣列分別去做，如下所示：
1. 首先讓三個指標陣列都讀取影像的同一列起始位置
bPtrResultImage_B = (Byte *)Image2->Picture->Bitmap->ScanLine[i];
...
2. 接著，跑濾波器(套用原理)
如果我們要處理某點的B值位於j = 3，那麼G值就會在j = 4，而R值就會在j = 5，而要抓某點左邊那點的B值時就要在j = 3 - 3 = 0這格去抓，同理，如果需要右邊那格的B值，就要在j = 3 + 3 = 6這格去抓(因為BGR的排列...)，其餘依此類推。
濾波器原理的部分就要看一下課本啦。以下為我的實作結果：
灰階圖片實作↓
彩色圖片實作↓
這邊再貼上原圖和儲存後的結果會比較清楚，如下：
灰階原圖↓
灰階圖片濾波後↓
彩色原圖↓
彩色圖片濾波後↓
PS.濾波後的圖片會出現一個白色外框，我想應該是因為最外圈的值有部分的鄰近值無法參考，所以最多只能做到圖片外框往內1格的部分。
2010年1月1日 星期五
HW5
這次是要完成位元平面 (bit-planes) 程式實作
因為8 bit 所以可以把圖切成8個平面
作業方法就是把像素用ScanLine讀出
和切面值做and運算
ucRMatrix[x][y] & 0x01 (0x01就是16位元 0000 0001 的意思)
如果與值相等就設為255
Image2->Canvas->Pixels[x][y] = TColor RGB(255,255,255); //白色
不同就設0
Image2->Canvas->Pixels[x][y] = TColor RGB(0,0,0); //黑色
再多寫幾個大概就完成了0x02,0x03.....0x08
--------------------------------1/19（補）
這個作業就是
由於圖片是由8-bit組成 現在我們就是要把這八張圖片拆開來顯示
也就是說 把像素點做＆ 運算
譬如說 像素點0111 1100
-------------
0000 0001
0000 0010
0000 0100
0000 1000
0001 0000 ＆ 0111 1100 （原圖像素值）
0010 0000
0100 0000
1000 0000
一開始也是大概知道這樣運算
一張圖的像素值也是8-bit
and運算應該是把它的1值取出來其他都為0
例如
0111 1100
0000 0001 ->第一位元
--------------
0000 0000 -->判斷0111 1100 的第一位元是否為1
所以才用and 不用or
這應該就是位元平面的原理
補充 ..
我在想原來像素值可以直接和數值做邏輯運算
沒有想過把像素值二進制化＝ ＝
第一位元平面:
因為8 bit 所以可以把圖切成8個平面
作業方法就是把像素用ScanLine讀出
和切面值做and運算
ucRMatrix[x][y] & 0x01 (0x01就是16位元 0000 0001 的意思)
如果與值相等就設為255
Image2->Canvas->Pixels[x][y] = TColor RGB(255,255,255); //白色
不同就設0
Image2->Canvas->Pixels[x][y] = TColor RGB(0,0,0); //黑色
再多寫幾個大概就完成了0x02,0x03.....0x08
--------------------------------1/19（補）
這個作業就是
由於圖片是由8-bit組成 現在我們就是要把這八張圖片拆開來顯示
也就是說 把像素點做＆ 運算
譬如說 像素點0111 1100
-------------
0000 0001
0000 0010
0000 0100
0000 1000
0001 0000 ＆ 0111 1100 （原圖像素值）
0010 0000
0100 0000
1000 0000
一開始也是大概知道這樣運算
一張圖的像素值也是8-bit
and運算應該是把它的1值取出來其他都為0
例如
0111 1100
0000 0001 ->第一位元
--------------
0000 0000 -->判斷0111 1100 的第一位元是否為1
所以才用and 不用or
這應該就是位元平面的原理
補充 ..
我在想原來像素值可以直接和數值做邏輯運算
沒有想過把像素值二進制化＝ ＝
第一位元平面:
第二位元平面:
第三位元平面:
第四位元平面:
第五位元平面:
第六位元平面:
第七位元平面:
第八位元平面:
HW4
這次作業是完成乘冪律(Gamma)轉換程式實作
主要還是套公式
s = c * r ^ γ
-----------------
s 是經過 gamma轉換後的值
c 與 r 都是正值常數
不過 r是由使用者輸入
只要會抓值帶入公式其實不是太困難
後來才發現c這個常數
是為了調整色彩值介於0-255之間
把圖片色彩值0-255 都丟回代公式完後的陣列
大概就完成了
gamma=1.5
主要還是套公式
s = c * r ^ γ
-----------------
s 是經過 gamma轉換後的值
c 與 r 都是正值常數
不過 r是由使用者輸入
只要會抓值帶入公式其實不是太困難
後來才發現c這個常數
是為了調整色彩值介於0-255之間
把圖片色彩值0-255 都丟回代公式完後的陣列
大概就完成了
gamma=1.5
gamma=2 眼神更深邃
---------------------------1/19（補）
這個作業是gamma校正
目的是讓影像對比度增加
雖然有公式可以套 S=C*R^Gamma
可是c不能設為1 , 但是又要把像素值設在0.255之間
一開始把c寫成1時 , 出來的有點糟糕 , 顏色根本亂掉
在寫之前 還有天真的想法
用 min(s,255) 這樣就0到255 ... 圖片變成很白
目的是讓影像對比度增加
雖然有公式可以套 S=C*R^Gamma
可是c不能設為1 , 但是又要把像素值設在0.255之間
一開始把c寫成1時 , 出來的有點糟糕 , 顏色根本亂掉
在寫之前 還有天真的想法
用 min(s,255) 這樣就0到255 ... 圖片變成很白
尤其是gamma超過3時
後來參考同學的 才知道c值 要套
c = 255/(255^Gamma)
把程式約分約一約就
int (pow(i,gamma)/pow(255,gamma-1));
也就是 i^gamma /255^（gamma-1）
這樣就顏色就不會亂了
另外還學到了StrToFloat(Edit1->Text)
因為有用到浮點數輸入(有小數點) 這是我中間有點小錯誤的地方
很多影像播放器都有對比度調整的功能
我想原理應該就是這樣子
可是為什麼套公式就可以增加對比度？（gamma>1）
應該是色彩值套公式後值增加 讓影像看起來
rgb值比原本的"差值"更多 (猜的)
後來參考同學的 才知道c值 要套
c = 255/(255^Gamma)
把程式約分約一約就
int (pow(i,gamma)/pow(255,gamma-1));
也就是 i^gamma /255^（gamma-1）
這樣就顏色就不會亂了
另外還學到了StrToFloat(Edit1->Text)
因為有用到浮點數輸入(有小數點) 這是我中間有點小錯誤的地方
很多影像播放器都有對比度調整的功能
我想原理應該就是這樣子
可是為什麼套公式就可以增加對比度？（gamma>1）
應該是色彩值套公式後值增加 讓影像看起來
rgb值比原本的"差值"更多 (猜的)
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