Homework Show @ IPC: 2009hw4

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2010年1月20日星期三

HW04_new

利用"S=C*R^Gamma"所計算出的值來套用

這是這次Gamma value主要的程式碼:

float r = StrToFloat(Edit1->Text); c = 255/(pow(255,r));
for(i=0;iCanvas->Pixels[i][j]=(TColor)RGB(s_R,s_G,s_B); } }

當Gamma value=2
(稍微看的出後來的比原來的還要來的暗一點)

當Gamma value=4
(已經開始明顯的看出後來的圖比較暗了)

當Gamma value=6

(相對於當Gamma value=4 已經變的更暗了一些..)

當Gamma value=10

(當Gamma value 已經輸入到10時,已經比原來的明亮度降低了~)

結論:

Gamma value越大(>1)時,明亮度降低~
當Gamma value越小(<1)時,明亮度就相對提高

這次作業,我也重新修改並且讀懂了一次,利用轉換的時候套上公式就可以慢慢的做成了!!

首先呢！先來看看乘冪律(Gamma)轉換的基本型式：

s = c
s=經過Gamma轉換過後的值。
c=正值常數，介於0~255區間。
r = 要做轉換的值
γ = Gamma值

Gamma 轉換對於一般用途的對比處裡很有用，因為人類對於亮度比較不敏感，所以在Gamma轉換之後提升對比度，可以讓人類看到更多的圖片細節。

在這個作業裡，主要的問題就是在於如何將數學式子轉換成程式碼，這對於大家來說可能是小問題，但對我來說是一個要讓我想上30分鐘才能理解的難題。

在這裡我們Gamma值要給使用者設定，所以需要用到

r =StrToInt(Exit1->Text)
或
r=StrToFloat(Exit1->Text)

這兩個最大的差別就是一個是宣告Int，令一個則是Float。
在這次Gamma轉換的作業裡，我們極有可能需要輸入小數，所以我們在這裡需要選用的是：
r =StrToFloat(Exit1->Text)

再來談談如何將數學子式子轉換成程式碼

c = 255/(pow(255,r));
再講這一段式子之前，先來談談pow()函式的用法。
Pow(x,y)
此段程式碼談的是，計算x的y次方的值！

c = 255/(pow(255,r));
就是先將255作r(也就是γ)的次方計算，去除255求得常數值！
c 求出來了，之後就是講各個要做轉換的值，去跟r做次方運算！
利用兩層for迴圈，以圖片的寬跟高為界去將每個要做轉換的像素點拿出，在作以下的數學轉換。
gamma_R = (pow(ucMR[i][j],r)*c);
gamma_G = (pow(ucMG[i][j],r)*c);
gamma_B = (pow(ucMB[i][j],r)*c)
將RGB做次方後，在乘上c即可大功告成。

將成果畫在Image2上，就可以有成果圖片了！

Image2->Canvas->Pixels[i][j]=(TColor)RGB(gamma_R,gamma_G,gamma_B);

以下是實作圖片：

2010年1月18日星期一

Hw04

這次的作業是寫Gamma轉換
從課本和程式可以知道:
當C>1.0時代表要將影像增強
這麼做會使圖檔的顏色看起來比較深
比較暗沉,如圖b,c,d
可以使用在一個外表褪色的影像
使它增強

圖a, C=1.0,原圖

圖 b, C=2.0

圖 c,C=4.0

圖 d, C=5.0

當C<1.0時代表會將影像減弱
這會使影像的對比度有輕微"褪色"的情形
尤其是在背景的部分,如圖2,3,4
可將它運用在醫學上的x光片上

圖 1, C=1.0,原圖

圖 2, C=2.0

圖 3, C=4.0

圖 4, C-5.0

再度地向老師說非常抱歉
感謝老師....

2010年1月17日星期日

HW4

Gamma=2顯示圖片較暗

Gamma=0.5時顏色會變淺

GAMMA值的變換

s = c * r ^ γ　

s：轉換後的值

r：原始值

c：常數值

γ：Gamma值

可以把調整後的色彩控制在0~255之間

gamma>1 (調暗) ，gamma<1(調淺)

藉由調暗調亮來改變圖片的清晰度與美觀度

現在才知道原來BCB做影像處理有這麼多效果可以呈現

2010年1月15日星期五

HW4

Gamma=3

由這張圖可以看到將Gamma調到 3 時對比度明顯的增加

Gamma=0.5

而當Gamma調到0.5時很明顯可以看出和3的差別,整個畫面有淡化的感覺

這次的作業是有關於Gamma的校正轉換

s = c * r ^ γ　

s：轉換後的值。

r：原始值。

c：常數值。

γ：Gamma值。

在一開始的時候因為忽略掉RGB色彩值設定範圍的問題

以至於結果一直不如所預期的出現

還是要像老師所說的把色彩值固定255範圍內，固定完後就將其轉換成公式

gmMR[i][j] = pow(255,1-x)*pow(MR[i][j],x);

gmMG[i][j] = pow(255,1-x)*pow(MG[i][j],x);

gmMB[i][j] = pow(255,1-x)*pow(MB[i][j],x);

重覆執行結果時卻有一種持續持續加深或持續淡化的結果

經過詢問後才知道原來友人也是一樣的問題: 限制條件設錯位置

才導致只有當第一次執行時會有正確的結果

如果繼續執行會有剛剛說的現象出現

透過這次作業了解到改變Gamma值的變化

除了眼睛看到的強度不同

也會改變內部圖片中紅對綠對藍彼此的比例

不過要注意對比度會有個極限值

當低於這個極限值時,影像對比度會被減少到一個無法接受的水準

HW4

由上圖可以知道GAMMA值大於1圖片越深，小於1則變淺，輸入1則為原圖就不PO了，主要
要注意的公式是s=c*r^gamma

s=轉換後的值
c=常數值，用來調整轉換後的值落在0~255區間內
r=原本的值

比較要注意的是C值的部分，一開始其實不是看得很懂，看了其
他上傳的作業後才知道ｃ=255.0/255^gamma也就是c=255/pow(255,gamma)
剩下的工作就是把值都帶入，就可以得到我們要的結果

Hw04

(乘冪律：0.5)

(原圖)

這次作業是利用Power-law來做圖片對比度的增減

以下為乘冪律的公式

其實過程出乎意料的簡單

只要將公式套入RGB各個裡頭

pow(255,1-x)*pow(MR[i][j],x)

pow(255,1-x)*pow(MG[i][j],x)

pow(255,1-x)*pow(MB[i][j],x)

然後再走訪整個畫布，這樣就能呈現出其中的效果

想了想為何這麼簡短的公式卻有如此的效果

看了看網路上的講解才知道

公式的a和

k

是常數，而且o * (x ^ k)是x ^ k的一個漸進微小函數

在這裡

，k

通常被稱為是縮放指數

在詞語「縮放」意指：乘冪律函數滿足 $F（下葷x）的\ propto F（下x）的$

而c是常數

因此縮放函數的參數變化會不斷地出現相對稱情形

但是卻保留了形狀函數本身的樣子

這就是乘冪律吸引人的地方

2010年1月8日星期五

HW4

hw4:輸入gamma值轉換

紅色字為補交後修改的部分!

公式:s=c*r^gamma

s : 是轉換後的值

c : 是個常數,設定預設值是1

r : 是原始影像中每個像素點的值

　　原本在show圖時，一直都是出現全白的圖，後來一直在計算gamma值的公式一直在做修改，修改常數 c 的值，後來才發現我要修改的地方整個弄錯了 ! 原來我在 R[][] , G[][] , B[][] 陣列的地方打錯了,變成 R[][] , G[][] , R[][] 。

(修) c = 255/(255^Gamma)
　　RIMatrix[i][j] = c * ( RIMatrix[i][j] ^ Gamma);
　　GIMatrix[i][j] = c * ( GIMatrix[i][j] ^ Gamma);
　　BIMatrix[i][j] = c * ( BIMatrix[i][j] ^ Gamma);
說明 : 因為只是複製再修改宣告的變數就可以，所以很容易忽略過去而沒去確認有沒有改錯！

(修)　　因為c值的地方想錯了，又看了別的同學已交上來的作業說明，發現這次再看一次我便懂了，因為之前並不了解　ｃ＝２５５／（２５５^ｇａｍｍａ）這個是子的意思，看課本也看得不太明白，所以程式碼稍微修正就可以了！

(修)　　int Gamma=StrToFloat(Edit3->Text);
註 : 在輸入1是輸出的圖就會變成原圖。

執行結果圖片說明:
(修)

在下圖的執行結果中，第二張圖是開啟的原始影像。
　　在上述就有提到，當gamma = 1 時，第一張圖顯示的就是原始圖，並沒有任何轉變。
　　現在補上當gamma=2時的執行影像。

　　可以看出轉換後的影現有變得比原圖暗了一點點(但不知道為什麼就是不太明顯..)！
　　由此就可以看到輸入的gamma值以 1當基準，遞減時會變亮，遞增時會變暗。

HW4

這三張圖第一張是Gamma值3
這三張圖第一張是Gamma值1
這三張圖第一張是Gamma值0.5

這三張圖可以明顯看出Gamma值隊圖片的影響，不過不知為何，圖片都會被截掉

程式碼部分，這個比上一次的作業三還好理解，就是把讀圖和Gamma值公式s = c * r^γ套入就可以把程式寫完了

HE06

這次利用濾波器的技術來做一個遮罩
(x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1)

(x-1,y) (x,y) (x+1,y)

(x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1)

以(x, y)為中心把自己乘以權重再乘以1/9
加上周圍八個點個別乘以權重再乘以1/9相加後除去權重總合
就可以做到柔化的效果
但要注意這9個權重的值總和不能=0
否則"任何數/0"=0是不存在的
這次作業是濾波器(spatial filtering)
濾波器的目的是可將一張影像作做清晰和柔化的動作
不知道我這張看不看的出
右邊那張經過濾波之後有柔化的效果
左邊的是原圖
儲存的時候有縮小一些
不知道我在縮小時效果有沒有背影響到
好不容易所有作業都交了
希望大家都能順利通過 : )