CH5

5-1
一開始先提到第四張的neighborhood processing可以再做延伸。
將遮罩(mask)與函式(function)結合稱為 filter與線性函式結合則稱為 linear filter

如果想過濾一個空間需要以下三個步驟 :
1. 將遮罩移到指定的 pixel上。
2. 由過濾後的元素還有附近對應的元素組成product。
3. 最後把這些products相加。


5-2
說明了影像邊緣的處理：
Ignore the edges但輸出的像素會比原圖來的小，故影像失真。
Pad with zeros假定所有外部影像都輸入為零，所以他會和原圖一樣大，但會造成影像有多餘部份。


5-3
filter2(filter,image,same、valid、full)
filter-遮罩的範圍大小
same：邊緣補零、產生原圖大小的圖。
valid：忽略邊緣，產生比原圖還小的圖。
full：邊緣的值補零，產生比原圖還大的圖。


5-4
主要在談低通與高通濾波器
frequencies: 測量因距離改變的灰階值

高頻率(High-frequency components)：短距離內灰階值產生很大的變化。

低頻率(Low -frequency components)：影像中灰階值變化不大的部分。

高通濾波器(High-pass Filter)讓高頻率的部分通過。
低通濾波器(Low-pass Filter)保留低頻率,平均濾波器為低通濾波器,於灰階值相近的像素部分進行。


5-5
高斯濾波器(Gaussion Filters):屬於低通濾波器(Low-pass Filter)的一種，透過高斯機率分佈函數變化而來。
使用高斯函數的原因是因為它具有下列特點:
1:高斯函數透過Fourier(傅立葉)轉換後還是高斯函數。
2:不論怎麼旋轉都是對稱的。
3:具可分離性。
4:兩個高斯函數的旋積是另一高斯函數。

5-6

Edge Sharpening
邊緣銳利化,加強影像邊緣的線條。