HW4_3D圖片

(右眼圖)

(左眼圖)

(3D圖)這是使用左右眼視覺差,再加上一邊取紅色另外一邊取藍色和綠色,再將二張圖做合併,
當戴上紅藍眼鏡時，一眼只能進紅光，另一眼只能進藍光，進而達到擬似3D的效果，

最大的困難點還是左右眼的照片，讓我深深的對sony 3D展看到的3D相機，感到非常

佩服，經由搖動就可以輕易的拍出3D照片。

HW3_3*3濾波器

3*3濾波器我做了三個功能(1)smoothing(平滑化)也有人稱為模糊化(2)sharping(銳利化)(3)medium filtering(中位數濾鏡處理)

平滑化，我採用最簡單的3*3均值的方法

(平滑化前)

(平滑化後)

銳利化我使用的是將相對應的值乘上以下的值，計算出新的值出來。

(銳利化前)

(銳利化後，可清晰的看見毛髮)

中位數濾鏡要先使用排序，藉由每一個pixel鄰近pixel灰階值排序的中間值來取代該pixel的灰階值。中值的計算是先將鄰近pixel(濾波器視窗範圍)灰階值排序，在取出排序居中的值作為濾波器中間位置影像的像素值。

例如：10、20、30、40、50、60、70、80、90 中位數為50。

(去除雜訊前)

(去除雜訊後)

這次作業的程式碼雖然都很少，不過我覺得是最難的一次，使用這些數學方式，就能很神奇的達到圖案的變化，想出這些方法的人還真是厲害OTZ 。

HW2_直方圖與均化

首先均化的基本原理是，先把每個像數統計出來，再把每一個分別累加起來存在陣列，最後把累加的陣列除以總共像數，變成機率後再乘以255，再丟回去改掉原圖就完成整個均化過程了。

(以下是我讀的圖，和均化結果。)

一開始讀圖時，要先把每個像數統計出來

// 計算 Histogram

for (i=0;i

{

bPtrOriginalImage = (Byte *)imOriginal->Picture->Bitmap->ScanLine[i];

for (j=0;j

for (k=0;k

iHistogram[k][bPtrOriginalImage[j*iChannelNumber+k]]++;

}

計算完後 再去算累加起來的直方並畫出

// 計算 Cumulative Histogram

for (i=0;i<256;i++)>

{

for (k=0;k<3;k++)>

{

if (i==0)

iCumulativeHistogram[k][i] = iHistogram[k][i];

else

iCumulativeHistogram[k][i] = iCumulativeHistogram[k][i-1] + iHistogram[k][i];

// 建立 Histogram Equalization Table

bHistogramEqualizationTable[k][i] = (byte)((iCumulativeHistogram[k][i] * 255 / iPixelNumber) + 0.5);

}

// 計算每個所需畫線的長度 t

t = int(( float(iHistogram[rgHistogramChannel->ItemIndex][i]) * fHistogramScalar ) + 0.5);

imHistogram->Canvas->MoveTo(i*2+1,300);

imHistogram->Canvas->LineTo(i*2+1,300-t);

}

比較有趣的是，第一次用到BCB的MoveTo和LineTo來移動分行和畫線，LineTo的第二個參數，還可以自訂長度，或是用*的來讓比例縮小。

遲來的3D展心得

3D其實算是近年來比較夯的題材，在以前技術和資金較不足的情況下，3D鮮為人知，然而在2009年上映的阿凡達電影卻帶動了3D熱潮，弄得現在很多東西不來弄個3D好像不夠炫、不夠酷。 不過我第一次看3D電影，震撼歸震撼，不過電影院的3D眼鏡真的有夠破的，戴起來超不舒服的。 可是SONY的3D展讓我見識到時髦又符合人體工學的3D眼鏡，戴起來完全沒有不舒服的感覺，效果也不錯。 (這眼鏡算不錯了，不過展場內有個更酷，還要按開關啟動的眼鏡。)

其實展覽逛的還蠻快的，因為有些東西跟3D實在勾不著邊，像是sony的mp3、筆電也放出來展示，跟3D毫無關係，感覺就亂入插花的。

(一進入展場，進入眼簾的是一部酷炫白色車子)

(看到遊戲場內的show girl 眼睛就飄過去了)

(這是我近距離偷拍的，原本還想多拍幾張的，被場內的男工作人員制止，讓我心想他們獨佔欲也太強了吧，美麗的人事物就該分享才對的說。)

(我們看展覽的日期，接近聖誕節，所以場內也彌漫著聖誕節的氣氛)

總結，這3D展算很不錯的展覽，讓我更進一步的見識到3D技術的成熟。

HW1_灰階處理

從最剛開始的BCB基本元件的應用，調整屬性與事件處理，接著開始教基本圖片上在程式上呈現的一些資訊，表示方法，然後動態陣列宣告，使得對圖片可以做更快的存取和修改，再來新增動態元件，最後是灰階影像的處理，老師一步步的慢慢教，讓我深刻的體會到，原來BCB這套開發工具，也可以弄得這麼有趣，之前在這套軟體上，只有單純處理一些資料結構或是演算法的程式設計，現在對於這套軟體又有更進一步的認識；以下是我灰階處理的結果。

基本上我是用老師的256色範例，去稍作修改，以我64色來說，我是把256格劃分成64等份，0-3格用黑色，252-255格用白色，其他顏色取各自四格中間的顏色代替，程式碼如下：
for (i=0; i<256; i="=" pered ="0" pegreen =" 0;" peblue =" 0;" i="=" pered ="255" pegreen =" 255;" peblue =" 255;" pered ="(i+4)/2" pegreen =" (i+4)/2;" peblue =" (i+4)/2;" j="0;j<4;j++)">