期末回顧

期中修改後統計平均:80.24

期末統計
W11 6A3B2C =82.22
W13 7A4B =90
w15 5A5B4C =70
期末統計平均 =80.74


如果 總分10分的話
我自評 得7.5分

期中80.24*0.4=32.096
期末80.74*0.4=32.296

目前還沒加老師給的:71.9



這學期有比較認真
雖然有時候會遲到
可是
自己的出席率，我有在注意，
自己統計是２次沒有到


作業心得的部分
因為　　可能這次是原文書
所以會比較會想辦法　　去了解
雖然還是有不懂 ~ ~


至於上課表現部分
有時候可能不專心
可是還是學到東西呢~


老師　　上次有問我
為什麼會修這們課
當初　　　我可能說的不是很清楚
會修這們課　
主要的原因有２個
就是我是走這個學程的
還有是上學期答應老師
一定還要修這門課
然後去買MATLAB來看~

這學期讓我感覺
有學到一點東西
也感覺比較踏實
跟之前的感覺不太一樣
還真是有點開心

CHAPTER SIX IMAGE GEOMETRY

有許多我們或許想要改變圖像的形狀、

大小或者取向的情況。

我們也許希望擴大圖像進入適合的空間，

也許我們希望減少它的大小，包括在網web頁，

我們也許希望調整它，可能調整對不正確照相機角度。

總而言之，

這章大概就是在介紹形狀，大小，旋轉，的轉換。



6.1 interpolation of data

Interpolation----內插法是利用相鄰四點的像素值,

依照已知的非整數座標相鄰距離的遠近,

根據比例求得取樣值。也就是接近哪個點就像那個點。

距離近的取樣比例大,距離遠的取樣比例小。

nearest-neighbor Interpolation ---鄰近點插值法

linear Interpolation---線性插值法

執行時間&曲線平滑度&記憶體使用量

3者都是linear大於nearest-neighbor


6.2 enlargement by spatial filtering

&6.3 general interpolation

二維和三維得插值法都必須在網格點上，

以二維插值法為例，

每一個直航的資料點其ｘ軸都要是相同的。

6.4 enlargement by spatial filtering

6.5 scaling smaller&6.6 rotation

影像的縮放和旋轉

影像處理工具提供了一些好用的函數，

以便可以用來進行縮放與旋轉。

再進形影像處理縮放與旋轉時，可以選擇使用鄰近點法，

雙線性法，或者是雙三次方法來計算。

一般而言，鄰近點的運算速度較快，

但放大之後鋸齒狀較為明顯，而雙三次方法可以得到

較佳的結果，反之所利用的時間明顯較長。

使用內插法求得縮放大小的圖片,相鄰像素之間會比直接取整數

點更有連續性。所以使用內插法取樣時,

個人覺得除了取樣之外,同時也做了低通濾波，

處理後的圖片可再做一次銳化,使圖片更清晰。

Y=imresize(x,m) --- 將影像x放大m倍

Y=imrotate(x,angle) --- 將影像逆時鐘旋轉angle個角度

6.7 anamorphosis歪圖

失真的圖像是圖故意舒展或變形一個形狀的形狀藝術性

或劇烈作用出來的。

在16~17世紀相當的盛行。就像課本figure6.25在圖畫的底部

的有一個奇怪的圖像，實際上，它是一塊歪的頭骨。

當畫圖從某一角度時，這些都能適當地只被看見。

CHAPTER FIVE NEIGHBORHOOD PROCESSING

5-1 introduction

在第4章看見了圖像可以被運用一個特殊作用修改

於每映像點價值,neighborhood processing

也許被考慮作為第4章的引伸，其中作用被運用於

每個映像點neighborhood。

想法是移動mask：長方形(通常與奇怪長度的邊)或

在特定image.在其他形狀我們做此運算，我們生成

映像點有從灰階值的灰階值在面具之下，如圖面具5.1

的組合所顯示，也就是說把圖拿出來做運算,

稱這種運算作用為filter.如果mask作用新的灰階值計算

是所有灰階值的一個線性函數，這個filter稱作linear filter。


5-2 notation

它是描述linear filter根據系數映像點在mask之內

的所有灰階值。這樣可以被寫作為矩陣。


5-2-1 edges of the image

有在應用filter的一個明顯的問題：在圖像的邊緣會發生什麼事，

mask在圖像之外部分會falls？在這種情況下，如圖5.3所示，

將有缺乏灰階值在filter function.這是一定數量但以不同

的方法來面對這個問題。


5-3 filtering in matlab

filter是一維濾波器，二為濾波器指令filter2

filtering是用來改變或增強影像品質的一種技術，

它是屬於臨近點運算方式的一種，因為任一點的輸出是取決於

該點雨林近點的數學運算。如果林近點的數學運算是線性的，

就說它是線性濾波。


5-3-1 separable filters

是在說有些filters可以由二個簡單的filters連續的實施。


5-4 frequencies:low-and high-pass filters

使用一些的標準用語敘述filter在圖像使用選擇一項特定

圖像處理運作最適當filter的作用將是方便的。

使我們做此圖像的一個重要方向是頻率.這個概念是，

圖像的頻率是灰階值改變與距離數額的措施。


High-pass filter 如果它通過在高頻率組成並且

減少或者消滅低頻率成。

Low-pass filter 如果它通過在低頻率組成並且

減少或者消滅高頻率成 。

也就是說高通濾波器只可以讓高頻的部分通過

換理說低通濾波器只可以讓低頻的部分通過


5-5 gaussian filters


5-6 edge sharpening

空間filtering可以是使在圖像的邊緣一點點更加鋒利，

通常導致圖像中意對人的眼睛.操作不同的叫

edge enhancement(邊緣加強),

Edge Crispening(邊緣清晰), Unsharp Masking去銳利化遮罩)。


下面是網路上查的~

Spatial Filter 於影像處理之應用:

在空間域中的Filter依其效果可分為下列兩種：

(1)Smoothing Spatial Filters:其功能是將影像模糊化或

減少雜訊。模糊化是用於影像的前處理，舉例來說：

欲偵測一張影像中的物體，則可利用模糊化去除影像中不必要

的小細節，並填補影像中線段或曲線間之斷層。此外，

藉由linear filter或non-linear filter對影像進行

模糊化亦可達到去除雜訊的效果。

(2)Sharpening Spatial Filters:其功能是將影像銳利化

及增強對比。銳利化主要的目的是突顯影像中細微的部分或是

增強因錯誤或利用特殊方法取得影像而造成模糊的細部。

此外，經由銳利化的處理也可使影像中物體的輪廓更為明顯。

期中回顧

期中過去了，影像處理沒有期中考試
，只有平常的作業成績。
之前休老師的課都沒有很認真，
我覺得我這學期有認真一點了。


每次寫作業都會看那本原文書，

雖然很難，還是去看它。
雖然是英文，還是去看它。
雖然有程式，還是去看它。
雖然每個禮拜不一定看的完，還是去看它。
雖然不一定都懂，還是去看它。


看那本原文書是有代價的，

把影像處裡弄到有一些些的基礎。
把一些影像處理的專有名詞都看懂。
把程式嚐試跑看看。
把作業做好來。
再來就是讓互評評好來～
這些代價＆收獲＆目標
都是想在期末看到的～


有目標了
所以期末前還要再...
加油點才是
這學期才會有代價^^

HW4 POINT PROCESSING

4.1 INTRODUCTION

任何影像圖都是由灰階值轉換出來的

然而，影像處理分成3種基本的資訊顯示

它由簡單到複雜為：

Transforms>>Neighborhood processing>>
Point operations Transforms

就像4.1的圖 影像 透過轉換-> 改變影像 透過影像作用過成->

影像被改變過程 逆轉變-> 原本的影像


Neighborhood processing

想改變我們在一個映像點灰階

需要知道灰階在特定映像點附近一個特定

映像點的灰階


Point operations

映像點灰階值被改變，

不用它的周圍任何知識

雖然點操作是最簡單的，他們包含某些最強有力，並且用途廣泛

所有圖像處理過程他們是特别有用的在圖像預處理，要求圖像修改，

在主要工作試圖之前


4.2 ARITHMETIC OPERATIONS

這是adding and subtracting or multiplication

and division的4則運算

重圖4.3 and 圖4.5 可看出，加法是圖像變亮過量可能會看不清楚，

減法是圖像變暗過量可能變得一片黑，乘法是變亮越亮感覺線條

分得越清楚越容易變認，除髮則變暗


4.3 HISTOGRAMS

给出灰色極譜圖像，它的直方圖包括它的灰级;

那是，它是表明的圖表次数每灰级在圖像發生

dark image->the gray levels would be clustered
at the lower end
uniformly bright image->the gray levels would be
clustered at the upper end
well-contrasted image->the gray levels would be well
spread out over much of the range

imhist這個功能是來統計灰階影像中，

各種灰階值有幾個pixel，

直方圖是以組別為橫軸，

次數或者密度縱軸所繪出來的統計圖。

他類似長條圖，但可一組借來計算落於該區間之內的資料數，

且直方圖裡長方形的高度雨落於該組界內的資料數成正比。

1~3章(總結)

很多人原文書看不懂，

都覺得是英文程度不好，英文程度太差。

老師上課提到，這是跟很多老師討論的結果，

原因其實是出在國文程度，

還有對於專業方面的知識，常識太少，太薄弱。

我當下聽了，感覺好有領悟，

因為只要有專業方面的知識，只要看到原文書中的

一些專有名詞或是只要看裡面的重點，

書中說的都會很清楚，因為原本就對那方面很有感觸了。

我覺得我就是一個活生生的例子，因為，

以前微積分那些科目也是用原文書，可是感覺就是不一樣，

看圖＆看公式＆看關鍵字，都還可以看得算懂。

對於，一些科目，自己的專業知識不足，

都以為是英文的問題，原文書的問題，

其實是自己小時候了解的不多。



這禮拜是期中考前一週

來回顧一下，看了這本影像處理原文書的感想～

雖然看原文書還是吃力，
可是有試著看它了。
雖然打程式還是吃力，
可是有在試著練習跑程式了。

而且，感覺大家這學期對於影像處理，

都有比較認真了

期待後半學期我們的持續

我們看書的進步，知識更加累積。

另外，matlab這本書也蠻好用的，

講得很詳細，

是一本很好的工具書。

IMAGE DISPLAY

IMAGE DISPLAY


第3章就有點像是第2章的延伸了，

再往下延伸.再往下研究探討。

一些函數和空間的分析和一些影響影像的顯現。



另外，課本提到有4個原因會影響圖像的顯示

(1)　慢射光
(2)　螢幕的種類和原本螢幕的設定
(3)　顯示卡
(4)　還有解析度



imread 指令可用於讀取影像檔案，

imwrite 則可用於寫入影像檔案。


MATLAB 最常處理的影像格式為索引影像

（Indexed Images），要顯

示此類影像時，使用語法：

image(X)
colormap(map)



Axis off 關掉軸上的符號

map 是顯示此影像所必需用到的色盤
矩陣（Colormap Matrix）或是顏色對照表

Colormap(gray(247))使用灰階色來做調整

Truesize 在圖像中顯示出一個矩陣的元素



imshow(x)


uint8 資料型態亦可用於全彩影像資料，

此時每一像素的原色（R，G 或B）範圍為 0 至 255 間的整數

，而不再是 0 至 1 的實數。image 指令可以完全接受

uint8 的全彩影像資料。



Bit Planes


uint8 可以將儲存空間降為原先的八分之一。

（uint8 代表 8-bit　unsigned integer，

即是 8 位元、不帶符號的整數值）。

由於uint8 只有 8 個位元，所以能表示的數值範圍為

0 至 255（=28-1）之間的整數，

但這對一般索引影像之資料已經足夠了。



Spatial Resolution(解析度)

使用imresize(x,1/2)來改變圖片的解析度



看到後面50幾頁那邊感覺有點難，很多地方看沒有懂~＠＠＂

那個小孩讓我看到霧煞煞...@@”

>> c=imread('cameraman.jpg');
>> image(c)
>> image(c),truesize,axis off,colormap(gray(247))
>> image(c),truesize,axis off,colormap(gray(512))
>> image(c),truesize,axis off,colormap(gray(128))

>>cd=double(c);
imshow(c),figure,imshow(cd)


這圖像的顯示是利用上面的作業程式顯示出來

HW5，第二章

第二章開始進入.接觸程式的部分了，這章主要是在講一些影像處理基本的指令，讀圖阿，存取阿，之類的，看了程式.跑了程式，還是有許多的不解
下面是我看了這章，查的一些資料，還有看課本的指令跑出的小結果。
這章的指令大概都還算簡單，算好懂.算好操作



JPEG圖像格式可支援廿四位元全彩。它藉由精準地紀錄每一個像素的亮度，但取出平衡色調方式的方式來壓縮圖像，使我們的肉眼並無法明顯分辨出的失真壓縮方式。事實上，它是在紀錄一張圖像的描述說明，而不是如其表面的對圖像進行壓縮。由網友所使用的網路瀏覽程式或圖像軟體解譯JPEG所紀錄的描述說明成為一張點陣圖像，讓它看起來可以很類似其原始的圖像。

這個TIFF（Tag Image File Format）格式早期是在Mac平臺上由Aldus公司發展出來的，如今已發展到橫跨WinPC及Mac平臺的超級格式。TIFF格式支援的軟提幾乎無所不包，也由於它的相容性加上WinPC及Mac平臺均支援TIFF格式， 這幾年來TIFF格式已然是一個工業標準了。Photoshop在儲存TIFF格式會讓您選擇IBM PC或Macintosh格式，和是否要用LZW Compression方式壓縮影像。 這個號稱無損壓縮的壓縮型式也有一大堆影像編輯器和桌上排版軟體支援，這些包括FreeHand、PageMaker、QuarkXPress和Illustrator6.0以後的版本皆可以輸入壓縮的TIFF格式影像。

GIF：是屬於8位元元索引色的儲存方式，通常廣泛用於Internet以及Web pages，若圖片色彩不豐富，線條分明，建議使用此格式儲存(可支援Director、GIF Animator、Fusion)；

BMP：Windows作業系統，標準的圖形格式；

PNG(全彩)：可儲存一個Alpha Channel(可支援Flash)；
pcx最早是由Zsoft公司的PC Paintbrush圖形軟體所支持的一種經過壓縮的PC該格式支持的顏色數從最早的16色發展到目前的1677萬色。它採用行程編碼方案進行壓縮，帶有一個128字元的文件頭。


這是2.5一些簡單的資料，課本中有些有找到比較合理的中文解說，有些沒有找到。



DICOM則是醫療數位影像傳輸協定(Digital Imaging and Communications in Medicine)的簡稱，在所有的用途上都是使用相同的格式，包括了網路應用和檔案處理，和其他格式不同的是它統合了所有的資訊在同一個資料內，也就是說，如果有一張胸腔X光影像在你的病人個人資料內，這個影像決不可能意外地再從你的病人資料中分離。
DICOM的檔案是由標準化且自由型式的開頭再加上一連串的影像數據，單一個DICOM的物件只包含一張影像，但是此影像可能會有多個套圖，這是為了能儲存動態影像以及其他複圖形式的資料，影像資料可以經壓縮用在其他的格式上，包括了JPEG, JPEG Lossless, JPEG 2000, LZW and Run-length encoding (RLE)。











>> IM=imread('C:\Documents and Settings\public\Desktop\1.jpg');
>> w=imread('C:\Documents and Settings\public\Desktop\1.jpg');
>> figure,imshow(w),pixval on
>>imshow('C:\Documents and Settings\public\Desktop\1.jpg');





這是簡單的圖片展示，自己也試著跑跑看，只是都基本的動作。

其實自己原文書原本還有很多看不懂，還覺得煩惱，只是看了一些同學比較早po的文章，多多少少都有幫助到理解課本的部分。
即使，這章雖然還簡單還是有不懂的地方，像是2.5.3與2.5.4就真的看不太懂了。

另外跑出的這個圖，雖然很多人po的都差不多，可是卻很有感覺。

week3 讀後心得

感覺很快，開學3週了，這門影像處理，使用的是一本原文書，好像頗有

挑戰性的。畢竟，我是屬於看到原文書就怕怕的那種人，對於英文，可

說是頗為畏懼的，雖然，老師有帶我們瀏覽過一遍了，自己回家看還是

有點吃力，可是比自己看好太多了。


CAMERA~

這是我查到的CCD與CMOS的比較

CMOS由於其低成本及系統整合性高的優勢，被視作CCD感測器的替代產

品。 CCD感測器與CMOS感測器都由矽晶圓製造而成，因此，兩者對可見

光及近紅外線光譜的感應程度基本上相似。兩種技術都藉由相同的光電

轉換過程，將影像入射光（光）轉換成電壓（電），如果還需要彩色感

測器，再將每個畫素上覆蓋彩色濾光片（R、 G、 B）即可。如今

低解析度(百萬畫素以下)的數位相機業者逐漸採用CMOS替代CCD。

就長遠來看， CMOS將是未來感測器的主流產品。


第10頁那邊提到3*3 neighborhood與5*7 neighborhood。那可以用

5*5 neighborhood和7*7 neighborhood或其他數據嗎？


第15頁那邊看的很模糊～不懂。重range0-255，total of 255的

3次方，下面都看不太懂了


另外，前面1.5有題到影像處裡在社會上很多地方都用的到，像是醫學

與農業，企業還有法律，這是課本舉的例子，其實還有很多日常生活也

都會有接觸到。

Matlab 初體驗

第一次看到matlab

心想糟糕了 程式可能會有問題
因為我的程式能力還不夠

是我把它想得太難
仔細看 這本書其實寫得很清楚
而且前面淺顯易懂

老師說了matlab很好用
也說了很簡單
以後會很好用
接觸它一定有好處~

小時候(之前)真的學得不好
所以 吸收也有限

希望這學期的接觸
把它搞好