期末評分

跟李老師和黃老師的課也有一年多了，算是比較了解老師的教學方式
儘管對於影像處理這門偏向理論的課程並不是很感興趣
仍然在課堂上學到許多東西，也認真的看了不少原文書
雖然剛開學的時候因為社團的關係連續兩禮拜沒出現，
後面還是有盡力追上大家的腳步，不過整體來說還是偏向有點混的。
我給自己７３分，為最後有幫大家做點事情厚著臉皮給自己加點分數。

思考教師評量

講課的認真度。
使同學提高學習興趣的能力
可以讓同學真正學習的作業模式


....moodle真的很難用...~"~
單純的檔案上傳只能說明老師資料很多
可是實際帶給同學的有哪些？

評分要素

1.課堂參與。
2.特殊表現

WEEK13 CH7 The Fourier Transform

剛看7.1的介紹就覺得這章很有難度
看到7.2時還能理解傅立葉轉換可以用來分析訊號內究竟有什麼樣的訊息
一個有週期性的函數可以被寫成sin或cos的和
如 7.1 f(x)=sinx+1/3sin3x+1/5sin5x+1/7sin7x...
看到p.145開始有見鬼的感覺....熟悉度近似於0
再看下去肯定睡著所以到google搜尋fourier transform
找到一篇李家同教授的paper其中有講到7.3的離散傅立葉轉換比較有感覺一點(是中文的)
參考了Matlab7程式設計的書
Matlab 有提共兩個函數可求得傅立葉轉換和他的逆運算
fourier(f,t,w)
ifourier(F,w,t)
稍微試了一下兩個函數不太能夠掌握，尤其不太了解參數的用法

WEEK11-期中報告

心得
期初的時候因為社團舉辦一些活動使得自己的進度落後很多，等到事情告一段落後感覺有點追不到大家的腳步，也沒買到課本，不過隨著閱讀的累積漸漸的越來越能掌握課本的內容，閱讀英文也不像之前那樣的困難，讀起書來比之前順暢很多，感覺自己有再進步，相較其他課程來說更主動的學習。

加強
應該要更主動的去閱讀，每天讀一些而不是等到前一兩天才去準備，才能掌握得更好。

建議
覺得老師可以適當的解釋一些影像處理的功能在實際生活中的應用，可以一定的提高學習的興趣。
給自己的分數
77

WEEK8 CH5 Neighborhood Processing

第五章進入面的世界談到透過改變某特定區域裡面所有像素的值

來達到改善圖片品質或找出隱藏內容的目的。

處理的方式是透過濾波器（filter）

參考書本和網路上找到的資料

spatial filter根據效果主要分成兩種

smoothing 功能為將影像模糊化或減少雜訊

sharpering 功能為銳利化並增加對比

原圖

Lowpass filter

Laplacian filter

Laplacian of Gaussian filter

問題:

Laplacian filter和Laplacian of Gaussian filter的差異很明顯，後者在影像的整體輪廓表現得更清晰可是我不明白這兩個濾波器的具體目的？這樣做有何好處？

WEEK7 CHP4-Histograms

1.本章節是指點的處理
2.按照p.74最下方的程式碼
th=imadjust(t,[],[],0,5);
imshow(t.figure.imshow(th);
輸入的話會使p75figure4.12的原圖黑色部分顯得更有層次感，感覺顏色多了很多。

Arithmetic Operations
直接翻譯應該是指數值的運算
透過一些簡單的function y=f(x)用一些常數的加減乘除來改變圖的gray value
一張圖又被分成0~255個range加128就會使127或比127大的點變成255，減128則反之
這樣的調整可以改變圖片的"亮暗"
藉由改變整張圖片的點的值來達到改善圖片的品質或是偵測出圖片隱藏的內容，
p.67的座標圖橫軸代表了函數的input縱軸代表outpiut透過這個座標軸
可以表現出整張圖片的所有點的情況，也不會因為不同圖片的大小而受到影響，
4.3Histogram
影像直方圖，能夠呈現整張圖片的像素值分佈情形
較暗的圖片，histogram呈現出來的分怖會偏高反之則偏低

• Histogram Stretching(影像直方圖延展)

利用一線性函數將本來gray level分佈太過集中的圖片分散開來
使一張過黑而難以辨識的圖片輪廓變得清晰
f(x)=[(14-2)/(9-5)]*(x-5)+2
input 　　x = 5 ， 6 ， 7 ，8 ，9
output　f(x) = 2 ， 5 ， 8 ，11，14
我想應該還有其他的函數能夠達到這樣的效果

• Histogram Equalization(影像直方圖等化)

課本馬上提供另外一個方法，因為streatch的方法要求使用者必須要input資料

在某些情況下會造成不便，這個方法能使像素的分佈差異大幅減少效果跟Stretch很像可是效果更好，可提供較佳的影像品質。

不過我不是很明白這個方法的原理？

WEEK6 CH4 Point Processing

1.本章節是指點的處理，在這個地方point是不是就是指pixel?
2.按照p.74最下方的程式碼
th=imadjust(t,[],[],0,5);
imshow(t.figure.imshow(th);
輸入的話會使p75figure4.12的原圖黑色部分顯得更有層次感，感覺顏色多了很多。
imadjust就是這個功能吧?那他的parameter各有哪些作用呢?若是使用有顏色的圖又會有哪些結果?

EXTEND:Arithmetic Operations
直接翻譯應該是指數值的運算
透過一些簡單的function y=f(x)用一些常數的加減乘除來改變圖的gray value
一張圖又被分成0~255個range加128就會使127或比127大的點變成255，減128則反之
這樣的調整可以改變圖片的"亮暗"
我的感覺在高中時候學的座標軸就是以點為基礎，在這個地方他也是以點為基礎去看一張圖片
藉由改變整張圖片的點的值來達到改變圖片的目的

WEEK5

Matlab指令
x=imread('model.jpg');//讀取圖片
y=rgb2gray(x);//將彩色圖片轉成灰階
imshow(grayslice(y,4),gray(4));//讓圖片顯現出false contours

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p.59 ERROR DIFFUSION查字典diffusion是擴散的意思，在這裡是這樣翻譯嗎？
A different approach to quantization from dithering is that of error diffusion
這句話不是很明白

Week4 CH3

P.48-mod和floor 是做什麼的?
P.50-imresize指令主要是用來縮小圖檔的嗎?那他具體的input和output是哪些?