期中平均 75
w11 A 0 B 4 C 9 分數 40.91
w13 A 1 B 7 C 4 分數 58
w15 A 1 B 7 C 5分數 55.45
期末平均 51
總分 75*0.4 + 51*0.4 + 7 = 57
自評7分
沒缺席過
作業都有交雖然沒寫很好
期末回顧
學期的一開始感覺表現還不錯
看原文書 操作matlab
但到後面好像有走下坡的趨勢
原因很簡單 因為大家都在進步 自己好像沒太大變化
還是那一套看完就打一打心得
很厲害的同學到後面除了打完還衍伸出很多問題
這門課給我的感覺很輕鬆
上課沒太大壓力 放在星期五是最佳選擇
難的地方應該只有原文的課本要吸收吧
2008年12月19日 星期五
ch6
Image Geometry
圖像幾何學
6.1 Interpolation of Data
Interpolation 插補 應該是數學內插法的意思
把長度為3的x1~x4分成等份的x1'~x7'
如果總長是3則每一小段是3/7約等於0.4286
Liner interpolation 線性插補
(F-f(x1)) / λ = (f(x2)-f(x1)) / 1
F=λf(x2)+(1-λ)f(x1)
f(x1)=2,f(x2)=3,f(x3)=1.5,f(x4)=2.5
λ=2/7
要算出f(x4') 他介於x2和x3之間
所以f(x4')=2/7f(x3)+5/7f(x2)
總結以上種種看不太懂的名詞和算式應該是在做數學的內插法
6.2 Image Interpolation
6-1講的內插法可以應用在image上面
它跟直線一樣呈現一種比例關係bilinear interpolation 查字典結果應該是雙線性插補
bilinear 雙線性的
意思應該是xy兩軸做線性的插補使image有縮放的效果
Figure6.8那個人的畫像放大後輪廓會呈現鋸齒狀(Figure6.9)
但我們能做的只有改變它的值找出合適的
6.3 General Interpolation
6.3有一部分回到高中數學
但我們要用Matlab畫出線條
cubic interpolation 立方插補
cubic 立方的
我想它要做的應該是在平面的介面上呈現出有三度空間的角度
6.4 Enlargement by Spatial Filtering
zero-interleavedinterleaved 插入
這應該是在矩陣裏面平均插入0以製造出平均黑點的效果
藉由p.132 zero interleaving的圖看起來"雜物"放得很平均可以凸顯出原圖
有放大的效果
6.5 Scaling Smaller
利用縮小影像去除畫素的間隔
看起來較清楚
6.6 Rotation
Rotation旋轉
在兩軸做影像的旋轉用的數學方法是三角函數矩陣
imrotate(image,angle,'method')
6.7 Anamorphosis
Anamorphosis 失真圖像(歪像)
把兩軸的比例縮放得不一樣就會有拉長的效果
圖像幾何學
6.1 Interpolation of Data
Interpolation 插補 應該是數學內插法的意思
把長度為3的x1~x4分成等份的x1'~x7'
如果總長是3則每一小段是3/7約等於0.4286
Liner interpolation 線性插補
(F-f(x1)) / λ = (f(x2)-f(x1)) / 1
F=λf(x2)+(1-λ)f(x1)
f(x1)=2,f(x2)=3,f(x3)=1.5,f(x4)=2.5
λ=2/7
要算出f(x4') 他介於x2和x3之間
所以f(x4')=2/7f(x3)+5/7f(x2)
總結以上種種看不太懂的名詞和算式應該是在做數學的內插法
6.2 Image Interpolation
6-1講的內插法可以應用在image上面
它跟直線一樣呈現一種比例關係bilinear interpolation 查字典結果應該是雙線性插補
bilinear 雙線性的
意思應該是xy兩軸做線性的插補使image有縮放的效果
Figure6.8那個人的畫像放大後輪廓會呈現鋸齒狀(Figure6.9)
但我們能做的只有改變它的值找出合適的
6.3 General Interpolation
6.3有一部分回到高中數學
但我們要用Matlab畫出線條
cubic interpolation 立方插補
cubic 立方的
我想它要做的應該是在平面的介面上呈現出有三度空間的角度
6.4 Enlargement by Spatial Filtering
zero-interleavedinterleaved 插入
這應該是在矩陣裏面平均插入0以製造出平均黑點的效果
藉由p.132 zero interleaving的圖看起來"雜物"放得很平均可以凸顯出原圖
有放大的效果
6.5 Scaling Smaller
利用縮小影像去除畫素的間隔
看起來較清楚
6.6 Rotation
Rotation旋轉
在兩軸做影像的旋轉用的數學方法是三角函數矩陣
imrotate(image,angle,'method')
6.7 Anamorphosis
Anamorphosis 失真圖像(歪像)
把兩軸的比例縮放得不一樣就會有拉長的效果
2008年12月5日 星期五
ch5
5.1
Neighborhood processing
與第四章類似
由鄰近的灰階值加起來
然後取平均值
並不是只看一點的pixel
而是由鄰近的幾個所影響的
一個mask跟function的結合
也就是把mask類似長方形的遮罩與function覆蓋就叫filter
Spatial filtering 主要有3個步驟:
將mask的位置覆蓋在正確的pixel上
濾波器的所有元素與附近相對應的pixel相乘
把所有的乘積加起來
5.2
如果mask超過圖片範圍時會產生陰影
解決的方法有
Ignore the edges
忽略邊緣只取mask裡的運算
Pad with zeros
被忽略的那些邊緣補零
影像會比原圖大
5-4
High-frequency components高頻率濾波器
消除低頻
Low -frequency components低頻率濾波器
消除高頻
5-5 Gaussian Filters 高斯濾波器
1.高斯函數Gaussan透過傅立葉轉換之後
還是高斯函數Gaussan
2.旋轉後都還是對稱的
3.具可分離性
4.兩個高斯函數的旋積是另一高斯函數
Neighborhood processing
與第四章類似
由鄰近的灰階值加起來
然後取平均值
並不是只看一點的pixel
而是由鄰近的幾個所影響的
一個mask跟function的結合
也就是把mask類似長方形的遮罩與function覆蓋就叫filter
Spatial filtering 主要有3個步驟:
將mask的位置覆蓋在正確的pixel上
濾波器的所有元素與附近相對應的pixel相乘
把所有的乘積加起來
5.2
如果mask超過圖片範圍時會產生陰影
解決的方法有
Ignore the edges
忽略邊緣只取mask裡的運算
Pad with zeros
被忽略的那些邊緣補零
影像會比原圖大
5-4
High-frequency components高頻率濾波器
消除低頻
Low -frequency components低頻率濾波器
消除高頻
5-5 Gaussian Filters 高斯濾波器
1.高斯函數Gaussan透過傅立葉轉換之後
還是高斯函數Gaussan
2.旋轉後都還是對稱的
3.具可分離性
4.兩個高斯函數的旋積是另一高斯函數
2008年11月27日 星期四
期中回顧
5 7 1 → 75
3 8 3 → 60
4 10 1 → 69
6 6 2 → 73
平均：69
期中回顧：
想當初我也是第一次上老師的課
因為沒修過多媒體學程來修修看這領域的東西
老師是第一個堅持我們帶著我們一定要唸原文書的老師
我想每個老師都有他的作風
不管是閱讀能力英文能力還是程式能力
都達到一定的長進
邊看原文書邊操作程式
看到什麼就照著打
原來這樣打會有這種結果
其實大部分是要操作才會了解程式碼
光是看程式碼很難知道他在幹嘛
除此之外
唸過後還要互評
以另一個角度來看
撇開評分的公不公平
這樣的互評會刺激我們去唸是好的
否則很難有足夠動機去摸他
經由自讀po文上課提問分享的方式
這學期我們的影像處理是這樣學的
跟其他科的大同小異的上課方式比起來
算是不一樣的學習方式
3 8 3 → 60
4 10 1 → 69
6 6 2 → 73
平均：69
期中回顧：
想當初我也是第一次上老師的課
因為沒修過多媒體學程來修修看這領域的東西
老師是第一個堅持我們帶著我們一定要唸原文書的老師
我想每個老師都有他的作風
不管是閱讀能力英文能力還是程式能力
都達到一定的長進
邊看原文書邊操作程式
看到什麼就照著打
原來這樣打會有這種結果
其實大部分是要操作才會了解程式碼
光是看程式碼很難知道他在幹嘛
除此之外
唸過後還要互評
以另一個角度來看
撇開評分的公不公平
這樣的互評會刺激我們去唸是好的
否則很難有足夠動機去摸他
經由自讀po文上課提問分享的方式
這學期我們的影像處理是這樣學的
跟其他科的大同小異的上課方式比起來
算是不一樣的學習方式
2008年11月21日 星期五
ch4
4.1 introduction
1.transforms 把圖片轉換成Transformed image, 之後經由一些製作過程轉成
Processed transformed image, 之後再反轉成原本圖片格式
2.Neighborhood processing
改變圖片的灰階程度與周圍的像素值, 利用pixel來改變
3.Point operations
獨立的灰階值, 沒有影響他的其他點
4.2 Arithmetic Operations
像素的運算, y=f(x), 範圍為0-255,
有加-imadd(x,y)、減-imsubtract(x,y)、 乘-immultiply(x,y), 除-imdivide(x,y)
4.3 Histograms
統計色階以觀察顏色分佈
Histogram Stretching是長條圖
1.transforms 把圖片轉換成Transformed image, 之後經由一些製作過程轉成
Processed transformed image, 之後再反轉成原本圖片格式
2.Neighborhood processing
改變圖片的灰階程度與周圍的像素值, 利用pixel來改變
3.Point operations
獨立的灰階值, 沒有影響他的其他點
4.2 Arithmetic Operations
像素的運算, y=f(x), 範圍為0-255,
有加-imadd(x,y)、減-imsubtract(x,y)、 乘-immultiply(x,y), 除-imdivide(x,y)
4.3 Histograms
統計色階以觀察顏色分佈
Histogram Stretching是長條圖
2008年10月30日 星期四
week8
ch1~ch3回顧
第一章是這學期的一開始
當時唯一要我們做的作業是
把所有的第一章原文書看過一遍
當下的想法是
會不會看完後英文進步得比影像處理還神速
不過老師有提示我們看原文書的方法
因為裡面單字等專業術語等就那幾個
而且單字程度是我們還可以接受的
掌握了看原文的技巧後
當然閱讀的速度會變快啦
第一章只是帶我們導讀影像經過處理後的樣子
以及處理過後會比較清楚或是凸顯某個東西
第二章開始可以看到指令的出現
進入了實際操作的部分
除了閱讀原文課本外
偶爾摸索一下matlab
教你怎麼匯入圖片等
都是一開始簡單的步驟
此外還有介紹圖片格式
大致上都沒什麼問題
第三章明顯的幾乎都在操作matlab
也不能說沒問題
雖然指令都是照著課本打上去
結果也有出來
卻不太了解哪一行在做什麼
有的還會出現紅字
例如打
cl 256x256 65536 uint8 array (logical)
我想這一行應該不是指令吧
因為前面沒有" >> "
之前還跟其他人討論
奇怪 你也遇到這個問題厚 !
原來好像是擺烏龍............
大致上只有照打卻不太懂程式的意思這個問題
按enter才發現跟自己想像的圖不一樣
這只佔少部分
其他的幾乎課文都會講到
第一章是這學期的一開始
當時唯一要我們做的作業是
把所有的第一章原文書看過一遍
當下的想法是
會不會看完後英文進步得比影像處理還神速
不過老師有提示我們看原文書的方法
因為裡面單字等專業術語等就那幾個
而且單字程度是我們還可以接受的
掌握了看原文的技巧後
當然閱讀的速度會變快啦
第一章只是帶我們導讀影像經過處理後的樣子
以及處理過後會比較清楚或是凸顯某個東西
第二章開始可以看到指令的出現
進入了實際操作的部分
除了閱讀原文課本外
偶爾摸索一下matlab
教你怎麼匯入圖片等
都是一開始簡單的步驟
此外還有介紹圖片格式
大致上都沒什麼問題
第三章明顯的幾乎都在操作matlab
也不能說沒問題
雖然指令都是照著課本打上去
結果也有出來
卻不太了解哪一行在做什麼
有的還會出現紅字
例如打
cl 256x256 65536 uint8 array (logical)
我想這一行應該不是指令吧
因為前面沒有" >> "
之前還跟其他人討論
奇怪 你也遇到這個問題厚 !
原來好像是擺烏龍............
大致上只有照打卻不太懂程式的意思這個問題
按enter才發現跟自己想像的圖不一樣
這只佔少部分
其他的幾乎課文都會講到
2008年10月24日 星期五
week7
我做的是把片模糊跟加強對比
>>imresize(imresize(s,1/4),4)
原本的圖片是兩隻狗
>>imresize(imresize(s,1/4),4)
>>imshow(s)
>>x=imresize(imresize(s,1/4),4)
>>imshow(x)
>>x=imresize(imresize(s,1/32),32)
>>imshow(x)
>>x=imresize(imresize(s,1/16),16)
>>imshow(x)
輸入這些指令
可以看到他們越來越模糊
調整數字可以做模糊多寡的改變
接著是增加對比的強度
輸入
>>s=imread('Dog__0025.jpg')
>>cd=double(s)
>>imshow(double(c1))
可以加深圖片的對比
其實我試了課本很多指令
有些打了還是會沒反應
應該是自己輸入參數的位置有誤或少打什麼
2008年10月17日 星期五
2008年10月3日 星期五
week4心得
上一次上課中，突然叫我們看一整章的原文，光想就感到會困難重重，單字不會不懂文意等，事實上面對看原文書這個問題，關鍵我覺得在於效率。
老師在上一節課點了我們看原文書的技巧，因為單字在課本裡面重複性很高，所 以多查個幾次後也很難不去記他，漸漸的就會越看越快。
這一章節裡面有講到處理圖片的用意，為什麼要有影像處理這門學問? 看一張圖片還會有什麼困難嗎?答案是為了讓人類能更明瞭的看出那張圖片的具體特徵 !
令我印象最深刻的例子是"黑胡椒粉"、"磚塊"跟"牛"的例子
黑胡椒粉(figure1.2)就是影像裡面參雜著一點一點的小黑點跟白點，也許那是照片的灰塵雜訊之類的，經過影像處理後當然就改善很多了，不過相對的，你有沒有覺得那張圖的細節例如窗戶的輪廓被模糊掉了 ! 經由這樣的推斷，不難知道他是用什麼影像處理的技巧去料理他。
磚塊的例子(figure1.4)也很好玩，我發現處理過後的圖片，隱約類似你用眼睛的餘光看原圖，他的原理很簡單，利用磚塊跟旁邊另一種顏色形成對比製造出來的輪廓，兩色彩的反差程度可以看到一條邊緣，這是色彩對比的特徵。
第三個"牛"(figure1.5)的例子，他把影像變模糊的用意是什麼?也許那張圖片不是要給你注意牛角長怎樣或是那是隻牛，不要被侷限在這些細節裡。經過處理變模糊以後發現主角變成圖片的光線亮度或是他的顏色影子等。也有把圖片還原清楚的例子，才能看到某些重要的細節例如車牌。
經過這些例子才讓我知道真的有開影像處理科目的用意，圖片不能只是張圖片而已，利用影像的處理讓人類知道那張圖想表達給我們的訊息是什麼。
老師在上一節課點了我們看原文書的技巧，因為單字在課本裡面重複性很高，所 以多查個幾次後也很難不去記他，漸漸的就會越看越快。
這一章節裡面有講到處理圖片的用意，為什麼要有影像處理這門學問? 看一張圖片還會有什麼困難嗎?答案是為了讓人類能更明瞭的看出那張圖片的具體特徵 !
令我印象最深刻的例子是"黑胡椒粉"、"磚塊"跟"牛"的例子
黑胡椒粉(figure1.2)就是影像裡面參雜著一點一點的小黑點跟白點，也許那是照片的灰塵雜訊之類的，經過影像處理後當然就改善很多了，不過相對的，你有沒有覺得那張圖的細節例如窗戶的輪廓被模糊掉了 ! 經由這樣的推斷，不難知道他是用什麼影像處理的技巧去料理他。
磚塊的例子(figure1.4)也很好玩，我發現處理過後的圖片，隱約類似你用眼睛的餘光看原圖，他的原理很簡單，利用磚塊跟旁邊另一種顏色形成對比製造出來的輪廓，兩色彩的反差程度可以看到一條邊緣，這是色彩對比的特徵。
第三個"牛"(figure1.5)的例子，他把影像變模糊的用意是什麼?也許那張圖片不是要給你注意牛角長怎樣或是那是隻牛，不要被侷限在這些細節裡。經過處理變模糊以後發現主角變成圖片的光線亮度或是他的顏色影子等。也有把圖片還原清楚的例子，才能看到某些重要的細節例如車牌。
經過這些例子才讓我知道真的有開影像處理科目的用意，圖片不能只是張圖片而已，利用影像的處理讓人類知道那張圖想表達給我們的訊息是什麼。
2008年9月18日 星期四
MATLAB 初體驗
MATLAB的功能是我沒見過的，在使用的時候，不會侷限在少了分號少打等於等與法的問題，你可以全心灌注在寫自己的程式指令上，節省時間也避免不必要的小錯誤。此外他也可以預先幫你計算有用到數學的程式碼，例如提前算好你要相加的數字會直接顯示答案再另一行。他還能處理圖片，以RGB的數字大小顯示顏色的深淺，二維跟三維的參數顯示黑白還彩色。很明顯，才第一次碰MATLAB的我對他還不是很了解，相信他還有很多人性化的功能在其中。
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