Chapter5

5.1
鄰域處理-用像素鄰域部分來修正像素.
遮罩-將不要的部份遮起來,留需要的部份.
線性濾波器-使得遮罩後的灰階值進行線性函數運算.
空間濾波的運算步驟：
step1:將遮罩至於指定像素上
step2:濾波器的所有元素與鄰域相對應的像素相乘
step3:將上述乘法的所有結果相加與空間濾波類似的方法為空間旋積

空間旋積:旋積(Convolution)定理

5.2
影像邊緣的處理：遮罩會有部分超出影像的地方
way1:忽略邊緣(Ignore the edges),計算後的影像會比原始影像小.
way2:補零 (Pad with zeros),超出影像的地方設為0,如此一來所獲得的影像與原影像一樣大,但邊緣會有點問題.

5.3Matlab中的濾波函數

filter2(filter, image, shape)
filter-遮罩的範圍大小
image-原影像檔的矩陣
shape為非必要參數
same-邊緣補零.
valid-忽略邊緣.
full-填滿，邊緣為四周有的地方相加除9.
fspecial(type,範圍大小)-自動產生濾波器
type:average,log,unsharp

5.4
低通與高通濾波器
frequencies: 測量因距離改變的灰階值
高頻率：短距離內灰階值產生很大的變化,EX:邊緣或雜訊.
低頻率：影像中灰階值變化不大的部分,EX:背景和皮膚紋理.
高通濾波器(High-pass Filter)保留高頻率的部分,消除低頻率的部分.
低通濾波器(Low-pass Filter)保留低頻率的部分,平均濾波器為低通濾波器,於灰階值相近的像素部分進行.
高通濾波器處理,會使得新影像中相對應的灰階值接近0,高通濾波偵測邊緣及雜訊用.

5.5 高斯濾波器
高斯濾波器是一種低通濾波器,透過高斯機率分佈函數變化而來.
高斯函數的特性：
高斯函數透過傅利葉(low-pass filter)轉換後還是高斯函數.
不論怎麼旋轉都是對稱的.
具可分離性,為可分離性濾波器.
且兩個高斯函數的旋積是另一高斯函數.

5.6 邊緣銳利化
空間濾波可以讓影像邊緣更為銳利
邊緣加強(Edge Enhancement)
邊緣清晰(Edge Crispening)
去銳利化遮罩(Unsharp Masking)

5.7 ???


5.8 ???