HW06_new

濾波器(spatial filtering) :濾波器可以柔化圖片也可以使圖片更加的清晰
濾波器的原理:
先設定一個大小遮罩後,經過運算的到新的像素結果,將像素分成固定階乘的方行矩陣(square matrix),然後再以輸入的方式來決定主要顯示像素會受到旁邊像素影響的比例多少,然後再將處理完的影像輸出,這次我以3*3(一般3*3濾波器遮罩)來做,這9個座標內的色彩值相加除以9,再把值傳回去,因此最中心的像素會受到周圍8宮格像素的影響,數值會被周圍色彩值影響變化成較為平滑得樣子.再影像中任一位置(x,y)處的平均值是以(x,y)為中心之3*3鄰域中9個強度的和在除以9,要小心,9個權重的值總和不等於0，否則"任何數/0"是會有錯誤.
銳利化->9個點個別*權重相加之後的結果,如果=正,數值變大顏色會變深,如果=負,數值變小顏色會變淺





今天我把濾波器課本內容及作業重新理解了一次,可能因為把前面作業全部都重新理解過的關係,所以理解起來很快就懂了!雖然不是很完美,可是我有進步了一些,希望老師看的到我的努力,可以加點分數,謝謝老師...

HW05_new

位元平面切片


位元平面切片原理介紹:
顏色是由8個位元儲存.所以我們可將其影像分成8個區塊重疊,這次的作業就是要分別顯現出這8張圖像,例如:假使我這一個像素點的顏色是0101 0010 (binary) ,我們可以分成8個像素點的組合而成.

　 0000 0000　　　(第1張的像素點值)
　　　0000 0010　　　(第2張的像素點值)
　　　0000 0000　　　(第3張的像素點值)
　　　0000 0000　　　　　　　"
　　　0001 0000　　　　　　　"
　　　0000 0000　　　　　　　"
　　　0100 0000　　　

　　　0000 0000　　　(第8張的像素點值)
再*255來分辨是黑色還是白色如果值為"1"那就設為黑色如果不是"1"的話就設為白色

第1位元切面圖

第2位元切面圖

第3位元切面圖

第4位元切面圖

第5位元切面圖

第6位元切面圖

第7位元切面圖

第8位元切面圖

心得:
　一張圖片讀取之後,利用(and)運算.把2進制轉換成16進制0000 0001(2)=0x01 .就可以完成作業了,這次作業 我也把程式碼重新解讀了一次,讓自己更了解當初不太懂的地方~ 重新做了一次,希望老師可以加點分~

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)

HW03_new

1.GrayHistogram

以ARect為範圍統計直方圖的程式碼:

Byte *ptr; long GrayCount[256] = {0}, MaxGrayCount = 0; for(int row = 0; row < ptr =" (Byte">Picture->Bitmap->ScanLine[row];

用8bit灰階圖為方法的程式碼:

for(int col = 0; col <> MaxGrayCount) MaxGrayCount = GrayCount[ptr[col]]; } }

初始化直方圖的畫面得程式碼:

Image5->Canvas->Brush->Color = clWhite; Image5->Canvas->FillRect(TRect(0, 0, Image1->Width, Image1->Height));

畫出直方圖畫面的程式碼,利用for迴圈:

for(int index = 0; index <>Canvas->MoveTo(index, Image2->Height); Image5->Canvas->LineTo(index, Image2->Height * (1.0 - (double)GrayCount[index] / (double)MaxGrayCount)); }

2 . RGBHistogram

以下都跟畫出GrayHistogram的方法相同~

用8bit灰階圖為方法的程式碼:
for(int col = 0; col <> MaxGrayCount) MaxGrayCount = GrayCount[ptr[col]]; } }

初始化直方圖的畫面得程式碼:
Image5->Canvas->Brush->Color = clWhite; Image5->Canvas->FillRect(TRect(0, 0, Image1->Width, Image1->Height));

畫出直方圖畫面的程式碼,利用for迴圈:
for(int index = 0; index <>Canvas->MoveTo(index, Image2->Height); Image5->Canvas->LineTo(index, Image2->Height * (1.0 - (double)GrayCount[index] / (double)MaxGrayCount)); }

RGB呈現:利用FOR迴圈將RGB 顯現..

for (int i=0;iHeight;i++) { ptr=(Byte *)bmp->ScanLine[i]; index=0; for (int j=0;jWidth;j++) { b=ptr[index]; g=ptr[index+1]; r=ptr[index+2]; RGBhistogram[0][b]++; RGBhistogram[1][g]++; RGBhistogram[2][r]++; index+=3; if(RGBhistogram[0][b] > MaxBCount) MaxBCount = RGBhistogram[0][b]; if(RGBhistogram[1][g] > MaxGCount) MaxGCount = RGBhistogram[1][g]; if(RGBhistogram[2][r] > MaxRCount) MaxRCount = RGBhistogram[2][r]; } }

心得:

這是作業三~ 我也重新看過程式碼 並且加上註解,就像是我們知道value的範圍是0~255,可以直接宣告一個256的陣列來統計,最後在畫線條的時,再去取得它的出現次數除以它的百分比.這次作業,做起來顯的卡卡的,可能是我還不熟析的關係,我很認真的再去研究了一次程式碼,加上了注解,希望老師可以給我加點分數...謝謝

HW01_new

程式一開始要先有開圖片檔的程式碼:
OpenPictureDialog1->Execute();
Image1->Picture->LoadFromFile(OpenPictureDialog1->FileName);

讀取得到圖片長寬的程式碼:

iImageHeight=Image1->Picture->Height;

iImageWidth=Image1->Picture->Width;

宣告RGB三元素的三個陣列的程式碼:

try
　　{
　　　ucMR = new unsigned char *[iImageHeight];
　　　for (j=0;jucMR[j] = new unsigned char [iImageWidth];
　　}
　catch (std::bad_alloc)
　　{
　　　　ShowMessage("Could not allocate memory...Bye");
　　　　exit(-1);
　　}


}

利用for 迴圈儲存RGB的值的程式碼:

for(i=0;iHeight;i++)
{
for(j=0;jWidth;j++)
{
ucMatrixR[i][j]=GetRValue(Image1->Canvas->Pixels[j][i]);
ucMatrixG[i][j]=GetGValue(Image1->Canvas->Pixels[j][i]);
ucMatrixB[i][j]=GetBValue(Image1->Canvas->Pixels[j][i]);
}
}

心得:
這次我把作業都重新看過讀懂了一次,利用BCB把所要的物件放上後,在用相關的程式碼對映上去,雖然說起來很簡單,其實卻不然,利用上課講解過的程式碼,以及同學們的教導,慢慢拼湊出來的,希望成果還可以! 老師可以給我加點分數