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一開始讀第五章有大略看過覺得好難，
所以有先從圖片和課文中的粗體字先看或上網查資料，
這樣就有比較好懂，不過也只是先寫會的部分。

5-1
原本只知道在講結合mask和function稱為filter(影像濾波)、
linear filter(是對影像進行模糊化亦可達到去除雜訊的效果)，
而在課本的Figure5.1 可以了解，之後的Figure5.2又清楚的
知道整個流程。

Spatial filtering(空間濾波器 ) 需要的三步驟:
1.mask位置在current pixel上。
2.所有filter的乘積值符合neighborhood
3.加總所有值。
spatial filtering與spatial convolution(空間迴旋運算)是同類，
而spatial convolution處理數位影像之空間頻域特性。

指令 magic(5)為5x5的矩陣，裡頭的數字是從1到25不會重複，
而且各行、各列和對角線的和都相等。真的好神奇。
mean2(x(1:3,2:4))是矩陣x的第一列到第三列和第二列到第四列的平均值。

5-2
Ignore the edges:忽略邊緣，結果顯示的圖會比原來小。
Pad with zero:忽略邊緣的值，都填零。

5-3
這小節的指令有用到5-1、5-2，
filter2(filter,image,shape) -->是在做liner filtering.
filter2(filter,image,'same') -->是 use zero padding.
filter2(filter,image,'valid') -->結果影像會比原本的小.
filter2(filter,image,'valid') -->結果影像會比原本的大.
zeros(7,7) 為7x7的零矩陣.
fspecial('average',[5,7]) 為一個5x7的average filter.

5-4
frequencies: 測量因距離改變的灰階值。
High-frequency components:短距離而灰階直有很大的改變。
相反的，Low -frequency components:長距離而灰階直有很小的改變。
high-pass filter:忽略High-frequency components和減少或消除Low -frequency components。
low-pass filter:忽略Low -frequency components和減少或消除High-frequency components。
Make negative values positive:完全處理負數值，不處理大於255，因此只能使用在特殊情況。
Clip values:x值經由filter得到y值，而且不適用於超過255。

5-5
Gaussion Filters是low-pass filter的一類，以下是重要理由:1.在數學好的表現，特別是Gaussion Filter的Fourier transform，也是另一個Gaussion。2.是旋轉對稱，對於一些edge-detection algorithm是好的開始。3.是可分離的。4.兩個Gaussion的迴旋是另一個Gaussion。

5-6
Spatial flitering可以使圖片邊緣清晰化，也有不同的說法如edge enhancement、edge crispening、unsharp masking。

* Ursharp Masking
假設原圖為 A, 那麼 Unsharp Mask 會先將原圖模糊化得到一張影像 B,
再將 A - B 得到兩者之間的差異, 最後將差異加回原圖。

* High-Boost Filtering增強原始影像已被模糊的地方或細微處。

5-7
nonlinear filter，在mask裡nonlinear filter是由灰階值的nonlinear function得到的。
maximum filter和minimum filter也是rank-order filter。
由p111頁知:maximum filter會變亮，minimum filter會變暗。

而指令nlfilter(c,[3,3],'max(x(:))')一張圖片C是3X3矩陣執行maximum filter，但是比較慢。
若用colfilt(c,[3,3],'sliding',@max)會比較快，sliding 指的是重疊的neighborhoods。
ordfilt2(c,9,ones(3,3))需要的三個值，分別是image c、選擇要輸出的index value、mask的定義。
這一小節希望老師可以在課堂講解清楚一點。

5-8
只處理有興趣的區域稱為regions of interest or ROIs,
而處理的processing稱為ROI processing。
指令roipoly是把圖像中所要的區塊顯示圈出來。