老師上次有帶我們導讀過,
所以讀起來稍微輕鬆一點點點.
(總之是有幫助的.)
不過,因為是原文書.
看得懂句子並不多(應該說超少的..."),
所以念起來有點痛苦.
為了避免我太早開始看不下去,
我先從有圖片的例子開始看.
反正底下的敘述也是為了解釋圖片,
才寫那麼長的文字.
不過文字敘述比較多的,看的就比較頭痛的了.
只好一邊看書,一邊查奇摩字典.
不過,字典的解釋都超多個的,
還要在那邊猜這個字在這個地方,會是什麼意思.
對於英文不好的人,真的是有夠辛苦的.
書中提到,
將圖片清晰化,減少雜點,去模糊,模糊...等功能.
其中還有,描繪圖片中物體輪廓的處理.
1.3 [P.5]
提到一些抽樣的處理.
但是我總覺得有看沒有懂....
以及
關於Nyquist criterion是什麼??[P.6]
我不是很清楚.
在維基百科,我也只找到,
奈奎斯特頻率(Nyquist frequency)(注釋一)
也不清楚是不是有相關的資訊.
(注釋一:是離散訊號系統採樣頻率的一半. 取樣定理指出,只要離散系統的奈奎斯特頻率高於採樣訊號的最高頻率或頻寬, 就可以避免混疊現象。)
出自:wiki
還提到一些圖片的存取型態.
RGB,255*255*255之類的.
雖然第一章是序論,
大部分是一些比較基本的東西.
不過,有十小節,似乎是有點多了.
感覺起來好像有點雜亂.
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以下是MathWorks的例子,
我回去run了幾次.
Example_1
顯示影像
顯示影像直方圖.
histeq()
將影像等化.<注釋二>
<注釋二:利用灰階度原理,當一張影像的灰階度集中在某一段區域內時,影像的對比度會比較差,為了要改善圖片的整體性,所以就以影像特性分佈均等法來處理影像,使影像呈現均等的效果.>
影像等化後的直方圖,
將直方圖轉換成均勻分佈的樣子.
第一個例子,
我全部都有run出來.
算是個比較容易看懂的程式.
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Example_2
顯示影像
取背景
>>background = imopen(I,strel('disk',15));
不過我不太清楚strel()函式是什麼用途.
disk??(圓盤?)還有15是表示什麼?
上面的程式,有點難懂,
我不太明白它的功用.
原本應該是出現下方(1)的圖形,
但不曉得為什麼,我不管run幾次,
都是出現(2)的圖形.(整個被剷平了...)
(目前還是不曉得問題出在哪??)
(1).
(2).
>>I2 = imsubtract(I,background);
原圖的背景減去背景,其實我也不太瞭解是什麼意思.
網路上的資料是這麼說的.(之後再查清楚.)
網頁上是說調整反差(Adjust the Contrast ),
但是我覺得跟之前那張圖,差距並不大.
整張圖二值化,
不是黑就是白.
大概是觀察每個pixel的值.
pseudo_color = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');
figure, imshow(pseudo_color);
填色,不過我並沒有觀察出是否有規律.
又是直方圖??
maxArea ,biggestGrain,meanArea,
好像是利用這些資料畫出的直方圖.
大概就是這些了吧!~
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