Color Models

HW5:Color Models

這次作業是畫RGB和YUV色彩模型以及將圖片改成單顏色的圖像

在畫RGB色彩模型的時候我是想用ScanLine的方法

直接圖像的每一個像素點的顏色做修改

因為之前的作業都是先讀一個圖檔，再讀取圖檔

的像素點的顏色做修改。所以如何不用先讀取圖檔就可以使用Bitmap

就成為了關鍵。

經過老師的指導和上網查詢后

我發現下面這個指令可以準備好一個空白的bitmap供修改

Graphics::TBitmap *TheBitmap;

TheBitmap = new Graphics::TBitmap();

TheBitmap->Height = 256;

TheBitmap->Width = 256;

Image3->Picture->Bitmap = TheBitmap;

Image3->Picture->Bitmap->PixelFormat = pf24bit;

有了這個空白的bitmap后就只要使用ScanLine將每一行

的RGB的值根據模型逐漸增加就行了

結果如下：

以第一個模型為例，X軸為BLue,Y軸為Green，TrackBar為Red.

所以第一個模型就表示在R為TrackBar->Position的值的時候

BG用不同程度相加，所呈現出來的不同平面。

YUV 色彩模型與 RGB 色彩模型相同, 也是用三個量來描述顏色, 

分別用 Y 代表亮度 (luminance), U、V 代表彩度(chrominance )

由於BCB中bitmap是用RGB表示顏色，所以如何將YUV色彩轉換

成RGB色彩成為了關鍵

在聽了老師上課的講解和看了投影片后得知套用上面這個

矩陣轉換公式可以實現。

通過TrackBar調整亮度可以得到不同的VU平面

接下來就是通過讀檔將原始圖像show在YUV模型的右邊

接著將圖像處理成灰階

（將每個像素點的RGB替換成RGB的平均數即可）

在寫程式的過程中，我認為將YUV的顏色替換RGB的顏色

是這個程式較為困難的部分

經過多次試驗和上網查詢資料后

我發現將RGB轉成YUV的重點就在Y的值

Y = ( ( 66 * R + 129 * G + 25 * B + 128) >> 8) + 16 

我們要先利用上面這個公式計算出這張影像的亮度

然後在用這個Y去計算

C = Y - 16 

D = U - 128 

E = V – 128

R = clip(( 298 * C + 409 * E + 128) >> 8) 

G = clip(( 298 * C - 100 * D - 208 * E + 128) >> 8) 

B = clip(( 298 * C + 516 * D + 128) >> 8)

                               下面就是轉後后的結果

總結：

經過一個學期的學習，做了幾個影像處理的作業，正如老師所說

感覺就像在做一個簡易版的photoshop

每次寫出作業能將影像做一些修改就很有成就感

感謝老師這學期的指導，讓我對影像處理

有了一些基本的了解，也對影像處理更加有興趣！

Unit1.cpp

Spatial Filtering 實作

HW4：Spatial Filtering

這次的作業是有關模糊化（blur)，

銳化(Sharpen)，胡椒鹽雜訊（Pepper-and-salt Noise），

中值濾波器（Median Filter）的實作。

這是程式的界面

有兩個Page,第一個Page為Image顯示原圖

第二個Page為Result顯示處理后的結果圖

程序有5個功能（如下圖所示）

1.box blur（快速均值模糊）             
2.Gaussian Blur（高斯模糊）          

3.Sharpen（銳化）                          

4.Sharpen Diagonal（對角戲銳化）

5.Median Filter（中值濾波器）        

一：

第一個是box blur（快速均值模糊）

其做法是將影像中每個像素點的值更改為

其周圍九宮格內像素的平均值

這裡要注意的是邊界不能取到

for (j=1; j<iImageHeight-1; j++)

所以是從1到imageheight-1做scanline

做完box blur的結果（如下圖）

二：

第二個是Gaussian Blur（高斯模糊）

高斯模糊是一種圖像模糊濾波器，它用正態分布

計算圖像中每個像素的變換。

可以理解為加了權重的box blur

它更加注重臨近的點對中間那點的影響

做完box blur的結果（如下圖）

三：

第三個是Sharpen（銳化）

銳化用到了Laplacian（拉普拉斯）運算子

將銳化濾波器的公式簡化可得

　g(x,y)=f(x,y)-∇^2 f(x,y)

=f(x,y)-[f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+f(x,y-1)-4f(x,y)]

=5f(x,y)-f(x+1,y)-f(x-1,y)-f(x,y+1)-f(x,y-1)

簡化后的銳化濾波器的遮罩（如下）

左邊為只對橫向和縱向做銳化

右邊還加入了對角線的銳化

在做銳化的時候要注意色彩值可能超過255或小於0的問題

沒有做攔截的話可能出現(如下圖)的錯誤

int f=(5*a[4]-a[1]-a[3]-a[5]-a[7])

if(f>255)f=255;

else if(f<0)f=0;

所以這段很重要！

正確結果(如下):

可以發現整個畫面變得更清晰了。

四：

第四個是Sharpen Diagonal（對角戲銳化）

這個與三的區別在對角戲也做了銳化

結果（如下）：

可以發現銳化效果相比于三更加明顯。

五：

第五個是Median Filter（中值濾波器）

中值濾波器常可用來消除脈衝雜訊

所以在用這個濾波器之前要先做

胡椒鹽雜訊（Pepper-and-salt Noise）這個動作

影像中的脈衝雜訊是以白點或黑點的形式出現，

所以胡椒鹽雜訊就是用亂數將影像的

某些像素點的色彩值改成黑白色

從而產生胡椒鹽的雜訊效果。

結果如下（這是6%的胡椒鹽）：

撒完鹽之後就需要用到中值濾波器來處理了。

中值濾波器是將九宮格內的色彩值，

取出來之後排序，

之後拿取中間值

（這裡引用 99360134 徐賢傑 學長的圖來做說明）

中值濾波器處理后的結果（如下）：

看起來會比之前影像模糊一點點

如果是10%的胡椒鹽就還會殘留一些雜訊

總結：這次的作業寫完后很有感覺，不僅模擬了photoshop的功能

還實作了影像的修復與處理。在撒完鹽后又用中值濾波器

將圖像復原的過程很有成就感。還有就是再老師指點完

將銳化的bug處理掉之後，得到了真正銳化的結果。

那個時候有興奮的感覺!

總而言之，這次的實作讓我對影像處理更加感興趣了！

Unit1.cpp

 

levels and Curve Adjustment

HW3:levels and Curve Adjustment

這次作業是levels and Curve調整

和上一個作業一樣需要先讀入檔案

但是比上次多了一個Scrollbox的元件

這個元件可以將圖像裝在一個固定大小的box內

可以較好的控制版面的大小

levels 是可以通過在右邊的方框內輸入數值

來調整input、output的最大、最小值。

輸入的方框用到Edit元件

iInputMin = StrToIntDef(edInputMin->Text,0);

用這行指令讀取Edit元件中的數值

StrToIntDef（）函數是用來將字串轉成整數的

逗號後面的0為預設值

上方圖像會隨著Edit元件內的數值的改變而改變

iOutput=iOutputMin+(iInput-iInputMin)∗( iOutputMax-iOutputMin)/(iInputMax-iInputMin)

這裡用到了查表法

利用公式建立一個 levelstable[] 

將0-255的色階值通過公式對應的數值存入表中

實際進行影像處理時，只要透過色彩值做為索引值，

直接查出所對應的輸出值，不需要進行實際的運算，

就可以快速完成整張影像的轉換。

按下apply鍵后可以得到處理后的影像

Curve的部分可以利用ImageMouseDown 這個事件

來取得滑鼠在圖像上的坐標

利用(0,0) (255,255) 和滑鼠的點，三個點可以確定一個

二次函數

y=f(x)=(T-S)/(S-255S) x2+(1-255 (T-S)/(S-255S))x

其中（S,T)為鼠標的橫縱坐標

同樣利用查表法，可以建立一個Curvetable[ ] 

來存放轉換后的色階的數值

要注意當iCurveTable的值大於255

或小於0的時候必須將值強制設定為 0 或 255

如此影像才不會出現亮部突然轉換成暗部，

或暗部突然轉換成亮部的特殊情形

if (iCurveTable[i] > 255)   iCurveTable[i] = 255;

if (iCurveTable[i] < 0)   iCurveTable[i] = 0;

最後用到SavePictureDialog元件

Image4->Picture->SaveToFile(SavePictureDialog1->FileName);

可以將檔案存到想保存的地方

這次作業讓我對用bcb與使用者互動更加了解，

通過元件的event可以完成與使用者簡單的互動

同時SavePictureDialog元件的加入，

可以讓我保存下影像處理的結果。

Unit1.cpp