CH5 Neighborhood Processing

第五章對影像處理的方法有別於第四章，在CH4是點對點到了CH5就擴大到鄰近的點作區塊的影像處理(Neighborhood Processing)。

5-1　Introduction

此小節主要是介紹Neighborhood Processing的基本處理方式。mask和filter是此章節的新名詞，filterdr是透過mask跟fuction作運算的結果。

• mask : mask 指的是一個原本影像要處理的點加上它鄰近點形成的矩形(此矩形邊常需為奇數)

• filter: 對要處理的pixel取其周圍的點mask，針對該點與形成的mask做處理，產生一個新的點取代原本的pixel。

• linear filter: filter結果產生的新值，如果都是屬於mask裡擁有的值，那麼就把其稱為linear filter。

• Spatial filtering thus requires three steps:

1. 把遮罩置於current pixel的正上方
2. 遮罩內所有不同位置的值與影像上被罩住的像素值相乘
3. 最後相加全部計算後的數值

5-2　Notatoin

　　5-2-1

此小節主要說明再處理影像邊緣(edge)的點如何處理。通常edge的mask會超過影像所以其鄰近的pixel會沒有值，此時我們會有兩種做法。

1. 忽略 (Ignore the edges) : 直接把多餘的地方給忽略掉。
   
2. 補零 (Pad with zeros) :超出影像的地方設為零。

目前知道這兩種發法，不過其優缺點還是不太清楚...


5.3 Filtering in MATLAB


此節主要是運用一些function實作出filter。

• filter1(filter, image, shape)

filter處填入你想要成為令為filter的矩陣，至於在MATLAB矩陣製成方式為

• a=ones(x,y)/z
  a為任意參數，ones為矩陣名稱，(x,y)為設定的矩陣大小，將(x,y)每個點除以z即形成filter矩陣。
  而image即是你想做filter處理的圖像。
  shape可代入三種數值：
  

1. 'same':連同邊緣作filter處理，用的即是5.2.1的方法二。


2. 'valid':只處理內部(指不含邊緣)的，即5.2.1的方法一，而處理過後的圖片會比原本的圖片小。


3. 'full':邊緣為四周有的地方相加除9.

5-4　Frequencies: Low- and High-Pass Filters

• frequencies: 測量因距離改變的灰階值

1. High-frequency components: 短距離內灰階直有很大的改變。
2. Low -frequency components: 長距離內灰階直有很小的改變。

• 頻率的濾波器有高通濾波器和低通濾波器

1. 高通濾波器(High-pass Filter)--高通濾波器是容許高頻信號通過、但減弱(或減少)頻率低於截止頻率信號通過的濾波器。
2. 低通濾波器(Low-pass Filter)--低通濾波器容許低頻信號通過, 但減弱(或減少)頻率高於截止頻率的信號的通過。

對於不同濾波器而言,每個頻率的信號的減弱程度不同。




目前只能看到這邊，東西真得不少。。