HW6

這次做的是filter運用



分別有兩個

1.平滑化
(filter範圍內的值分別乘以filter範圍內的色彩值後相加)/filter值的和。

PS. filter值的和不為0

EX:以3*3來說，這9個座標內的色彩值相加/9，再把值傳回。
1,1,1
1,1,1
1,1,1

簡單說就是中心點+8近鄰去平均再傳回，所以值會被周圍色彩值影響變的較為平滑。


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原圖





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5*5

1,1,1,1,1
1,1,1,1,1
1,1,1,1,1
1,1,1,1,1
1,1,1,1,1






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2.銳利化
這邊Filter跟前面其實很像

(filter範圍內的值分別乘以filter範圍內的色彩值後相加)

PS. filter內的值和要為0

不過要注意因為有負數，所以當抓取RGB色彩值時要轉成int再去做運算

當做完恭喜你，你已經做好了拉普拉斯轉換!!

不過這只是中心點與8近鄰差異量。

所以銳利化 = 中心點色彩值 + 常數C * 拉普拉斯(中心點與8近鄰差異量)。

常數C 為判斷加或減所以值為 +1 or -1 (看中心點為正就加，反之則減) 。

差點忘了!!由於它是屬於+ - 運算，所以可能小值減大值，或大值+大值，發生溢位。

所以要記得收斂到0~255(就超過255就給255，低於0就給0)。

所以公式就是 原圖+(拉普拉斯)

當拉普拉斯為正才顏色較深，反之為負較淺，所以就有銳利效果。

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所以

0,-1, 0
-1, 4,-1
0,-1, 0

和

0, 1, 0
1,-4, 1
0, 1, 0

是一樣低





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-1,-1,-1
-1, 8,-1
-1,-1,-1

和

1, 1, 1
1,-8, 1
1, 1, 1




由此兩張圖可知，受越多鄰近影響，銳利化程度越明顯。


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下圖就貼一下有程式低~~證實




貼一張5*5低

-1,-1,-1,-1,-1
-1,-1,-1,-1,-1
-1,-1,24,-1,-1
-1,-1,-1,-1,-1
-1,-1,-1,-1,-1






補充:

至於為啥轉換過後的圖都有一層白框，

那是因為我們用ScanLine，把它當二維陣列中的一維

3*3
ScanLine[i-1]
ScanLine[ i ]
ScanLine[i+1]

5*5
ScanLine[i-2]
ScanLine[i-1]
ScanLine[ i ]
ScanLine[i+1]
ScanLine[i+2]

而ScanLine[?]------------> ?=0

所以起始位置以3*3來說(1,1)開始填，5*5的話就是(2,2)。