CH5

CH5 : Neighborhood Processing


這章節跟上章節Poing Processing不同的是，這章節開始進入面的世界，談到透過改變某特定區域裡面所有像素的值來達到改善圖片品質或找出隱藏內容的目的。
處理的方式是透過空間濾波器（Spatial filter）。

Spatial filter依照效果主要可以分成兩種：

1)Smoothing Spatial Filters：
主要的功能是把影像模糊化或著減少雜訊。
模糊化的功能是用在影像的前處理。例如說，偵測到了一張影像中的物體，可以移用模糊化把影像中一些不必要的小細節去掉，並且把影像中線段或曲線的斷層填補起來。
另外，用Linear filter或non-linear filter對影像模糊化，也可以達到去除雜訊的效果!!

2)Sharpening Spatial Filters:
主要的功能是把影像銳利化及增能對比。
銳利化主要是把影像中比較細小的部分突顯出來，或著是把因錯誤或利用特殊方法取得影像而告成模糊的細部地方做增強。經過銳利化的處理，影像中物體的輪廓會更加明顯。

Spatial filtering的3個步驟：

1.Position the mask over the current pixel.
將遮罩放在current pixel上.

2.Form all products of filter elements with the corresponding elements of the neighborhood.
將濾波值與鄰近值做相乘動作.

3.Add all the products.
把所有的值加起來.


最後，在課本P96及P99頁的地方，有提到某些filter的效果。如下圖：

a)原圖

b)Average filtering
(較a圖模糊)












c)Laplacian filter
(突顯a圖人型輪廓)












d)Laplacian of Gaussian filtering
(輪廓部分又較c圖明顯)












另一系列：

a)原圖

b)Laplacian filter

c)Laplacian of Gaussian filter

原則上第五章我大概讀到這里，其實我有個疑惑....
Laplacian filter跟Laplacian of Gaussian filter的差別就只是有沒有明顯而以嗎?那為什麼不採用較明顯的Laplacian of Gaussian filter就好?Laplacian filter的使用是在哪里?

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Nonlinear Filters：
書本跟網路都找過這個詞....但都沒找到.....
所以我就自己叫它"非線型遮罩"....
主要是分成二種，最大值遮罩跟最小值遮罩：

a)maximum filter最大值遮罩
使用這種遮罩，雖然比較亮一點，但很多細部的部分都會糊掉。

b)minimum filter最小值遮罩
使用這種遮罩，整張影像偏暗，陰影部分會突顯，而且很多地方的色彩值都變了.....


Region of Interest Processing(影像有興趣範圍)：
似乎是一種影像壓縮的技術....主要的原因是將感興趣的影像範圍以較高的位元率編碼，讓使用者在解碼端解碼的時候可以將感興趣的範圍看的更清楚。

將感興趣的影像範圍以較高的位元率編碼，讓它在比較不重要的背景部份用較低的位元率來處理，所以使用者看到的是較模糊的背影，這樣的好處能在頻寬有限的網路上先把重要的影像給傳送出去，等到有多餘的頻寬再把背影的部分做傳輸的動作。