98360826 資工四甲 王至嘉 Hw05 JPEG

這是我選擇用於這次作業的JPEG圖檔

以下是以手動讀取Header的截圖

Baseline DCT

 Define quantization tables

Reserved for application segments 

Define Huffman tables

接下來是用程式讀出的數值

start: ffd8

marker: ffe0 

length: 010

Application Segments

marker: ffdb 

length: 043

Quantization Table:

element precision: 0

destination id: 0

elements: 

2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 5 3 3 3 3 3 6 4 4 3 5 7 6 7 7 7 6 7 7 8 9 11 9 8 8 10 8 7 7 10 13 10 10 11 12 12 12 12 7 9 14 15 13 12 14 11 12 12 12 

marker: ffdb 

length: 043

Quantization Table:

element precision: 0

destination id: 1

elements:

2 2 2 3 3 3 6 3 3 6 12 8 7 8 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 

marker: ffc0 

length: 011

Frame Header:

type: 

Baseline DCT

sample precision: 8 bits

height: 427 pixels

width: 640 pixels

image component: 3

The 1 Component:

component id: 1

horizontal sampling factor: 2

vertical sampling factor: 2

quantization table: 0

The 2 Component:

 component id: 2

horizontal sampling factor: 1

vertical sampling factor: 1

quantization table: 1

The 3 Component:

 component id: 3

horizontal sampling factor: 1

vertical sampling factor: 1

quantization table: 1

marker: ffc4 

length: 01f

Huffman Table: 

tc: 0 

th: 0  (DC Table)

bits:  0 1 5 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 

Before Value Ordering:

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code:  0 2 3 4 5 6 14 30 62 126 254 510 

After Value Ordering:

size:  2 3 3 3 3 3 4 5 6 7 8 9 

value: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b 

code:  0 2 3 4 5 6 14 30 62 126 254 510 

marker: ffc4 

length: 0b5

Huffman Table: 

tc: 1 

th: 0  (AC Table)

bits:  

0 2 1 3 3 2 4 3 5 5 4 4 0 0 1 7d 

Before Value Ordering:

size:  

2 2 3 4 4 4 5 5 5 6 6 7 7 7 7 8 8 8 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 15 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 

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code:  

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After Value Ordering:

size:  

4 2 2 3 4 5 7 8 10 16 16 4 5 7 9 11 16 16 16 16 16 5 8 10 12 16 16 16 16 16 16 6 9 12 16 16 16 16 16 16 16 6 10 16 16 16 16 16 16 16 16 7 11 16 16 16 16 16 16 16 16 7 12 16 16 16 16 16 16 16 16 8 12 16 16 16 16 16 16 16 16 9 15 16 16 16 16 16 16 16 16 9 16 16 16 16 16 16 16 16 16 9 16 16 16 16 16 16 16 16 16 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 11 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 11 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 

value: 

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 code:  10 0 1 4 11 26 120 248 1014 16354 16355 12 27 121 502 2038 16356 16357 16358 16359 16360 28 249 1015 4084 16361 16362 16363 16364 16365 16366 58 503 4085 16367 16368 16369 16370 16371 16372 16373 59 1016 16374 16375 16376 16377 16378 16379 16380 16381 122 2039 16382 16383 16384 16385 16386 16387 16388 16389 123 4086 16390 16391 16392 16393 16394 16395 16396 16397 250 4087 16398 16399 16400 16401 16402 16403 16404 16405 504 8176 16406 16407 16408 16409 16410 16411 16412 16413 505 16414 16415 16416 16417 16418 16419 16420 16421 16422 506 16423 16424 16425 16426 16427 16428 16429 16430 16431 1017 16432 16433 16434 16435 16436 16437 16438 16439 16440 1018 16441 16442 16443 16444 16445 16446 16447 16448 16449 2040 16450 16451 16452 16453 16454 16455 16456 16457 16458 16459 16460 16461 16462 16463 16464 16465 16466 16467 16468 2041 16469 16470 16471 16472 16473 16474 16475 16476 16477 16478 

marker: ffc4 

length: 01f

Huffman Table: 

tc: 0 

th: 1  (DC Table)

bits:  

0 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 

Before Value Ordering:

size:  

2 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

value: 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b 

code:  

0 1 2 6 14 30 62 126 254 510 1022 2046 

After Value Ordering:

size:  

2 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 

value: 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b 

code:  

0 1 2 6 14 30 62 126 254 510 1022 2046 

marker: ffc4 

length: 0b5

Huffman Table: 

tc: 1 

th: 1  (AC Table)

bits:  0 2 1 2 4 4 3 4 7 5 4 4 0 1 2 77 

Before Value Ordering:

size:  

2 2 3 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 14 15 15 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 

value: 

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code:  

0 1 4 10 11 24 25 26 27 56 57 58 59 120 121 122 246 247 248 249 500 501 502 503 504 505 506 1014 1015 1016 1017 1018 2038 2039 2040 2041 4084 4085 4086 4087 8176 16354 16355 32712 32713 32714 32715 32716 32717 32718 32719 32720 32721 32722 32723 32724 32725 32726 32727 32728 32729 32730 32731 32732 32733 32734 32735 32736 32737 32738 32739 32740 32741 32742 32743 32744 32745 32746 32747 32748 32749 32750 32751 32752 32753 32754 32755 32756 32757 32758 32759 32760 32761 32762 32763 32764 32765 32766 32767 32768 32769 32770 32771 32772 32773 32774 32775 32776 32777 32778 32779 32780 32781 32782 32783 32784 32785 32786 32787 32788 32789 32790 32791 32792 32793 32794 32795 32796 32797 32798 32799 32800 32801 32802 32803 32804 32805 32806 32807 32808 32809 32810 32811 32812 32813 32814 32815 32816 32817 32818 32819 32820 32821 32822 32823 32824 32825 32826 32827 32828 32829 32830 

After Value Ordering:

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這次的作業，是用手動/程式讀取JPEG的Header，在上JPEG檔案的格式的時候，精神狀況實在不是很好，頻頻打瞌睡，只知道要交一份作業是有關於JPEG的Header讀取的作業，用程式或是PSPad都可以，所以我就上網去找了一些有關於JPEG檔案格式的相關資訊，在其中我印象最深刻的是Zig-Zag scan，對其印象深刻的原因是因為之前有上過數位電視的課程，裡面有講到MPEG-2的壓縮方式，所以對其印象最深刻。

之後從老師的Blogger中去找到老師研究的成果，從老師的文章中找到一張記錄JPEG header裡面相對應的16進位編碼，再使用PS PAD解讀，完成此次作業。

98360826 資工四甲 王至嘉 Hw04

這次要做的作業是色彩模型RGB的三種方塊模型，分別建立將藍色、綠色、紅色的三個顏色當作是控制變因，可觀察當選定的顏色產生變化時，整個色彩模型會產生何種變化。

這張圖是灰階8bit的BMP圖，主要是把每個pixel用8個bit儲存，這樣可以減少圖片的容量大小，以節省空間。

 而這張圖是將pixel中的藍色跟綠色通道的值都設為零，單純用一個顏色去呈現圖片的明暗。

這是基本的HSI產生出來的顏色模型主要是要套公式，將模型中的YUV數值利用RGB的數值透過轉換的公式計算出來。

YUV是一種顏色編碼方法，Y表示明亮度，U和V則是色度、濃度，這樣的顏色表示方式不止用在影像處理上，也運用在視訊處理MPEG-2上。

HSI是對RGB 色彩空間中點的兩種有關係的表示，它們嘗試描述比 RGB 更準確的感知顏色聯繫，並仍保持在計算上簡單。

我們透過改變亮度，可以觀察到若眼前變成單一色調的時候，亮度對圖片呈現時的變化。

RGB色彩模型

RGB色彩模型 Part2

　　這次的作業有點難，主要是ＨＳＩ的部份，上課有點小睡著，所以對公式不是很熟悉，只好回家的時候，再上網找些資料去實驗，畫圓的部份ＢＣＢ比較沒像C#那麼容易，只要call函數，然後只要給定中心點跟半徑就好了，還要自己去開根號什麼的，感覺處理起來就有點小麻煩。
　　

98360826 資工四甲 王至嘉

這次作業要做的是銳化：讓影像局部更加清析、平滑化(anti-alias)：又叫模糊化，主要是針對於影像在放大時，邊緣地區出現的鋸齒狀做處理，將其消除 、雜訊：程式加入雜訊，模擬影像在傳輸中發生位元錯誤之類的雜訊、中值濾波器：以九公格為例，選定一個中間值，將其附近的九個格子作平均，以平均的值與自己的值交換，以此去除雜訊。

原圖來自：奔驰C63 AMG Coupe

此圖為平滑化之後的圖

此圖為銳化之後的圖，其圖與原圖相較之下，輪廓更加的明顯，也讓影像更加有實感，也讓細節更加明顯。

程式模擬雜訊發生的情況，將任何小於特定值的pixel改成白色或黑色，進而達到模擬雜訊的效果。

透過程式模擬雜訊發生，利用加入雜訊之後的影響使用中值濾波器將大部份雜訊去除，主要是利用每個pixel附近的值會差不多，利用相近的值取代掉偏高或偏低的值，進而達到濾波的效果。

98360826_資工四甲_王至嘉_HW2

第一次作業主要是要從圖中讀出裡面pixel的分佈，進行分析還有均化的動作
我們必需先讀進一張圖，先看其原圖的Histogram的分佈
再進行Histogram的Equalization，觀察原圖與經過Equalization之後其變化的差異
而Equalization核心想法感覺有點似是等比例放大的感覺
我們要先計算出原圖中pixel分佈佔0~255的百分之幾，再讓每個Pixel乘上比例
平移到其相對應的位置，讓整張照片可以由暗變明亮、有色彩
但並不是每個暗的地方都一定會變得有色彩，其中的原因為，每個點pixel的色彩值都是不同的
有可能它的RGB的值相同，所以就不會有色彩出現，只會出現黑、灰的色彩而已

接下來的實驗部分
第一張圖為老師上課用到的圖
在夜晚拍照，可是沒有開閃光

此為原圖
因為原圖的光線來源太弱
導致此圖的Pixel都集中在Histogram的前半部










如此圖所示


我們利用Equalization處理此圖之後，會發現原本幾近一片黑的圖片變成一張記載著漂亮山間走道的圖，上面還有一隻紫嘯鶇

而它的直方圖也不再集中在前半部了，而是依照比例的散開
在累積直方圖的結果上
原圖尚未執行Histogram Equalization的時候，我們可以清楚的看到
所有有斜率的部份都集中在前面的地方，而中後段的部份可以看到它是完全沒有斜率的
也就表示說，原圖的Pixel集中在前面就累積完了。
而在經過Histogram Equalization之後，我們可以發現前半部的地方，RGB 三種顏色有一些是有在累積的，有些則是到中後段才開始累積，由此我們可以發現，一張影像如果亮度並沒有很亮的話，那麼其Pixel色彩值會集中到0~255中偏小的數值，而亮度較亮的影像，其Pixel的色彩值會偏向較高的數值。

再來我們來比較一下我們的程式與市面上PhotoShop它們相同功能的處理
我們可以發現，我們程式的圖，經Equalization所處理出來的圖較PhotoShop處理出來的圖是較明亮的，但也比較粗糙，其原因為乘上的比例不同所造成的。
 

用PhotoShop所做出來的Equalization作出來的直方圖相當的平均

而其累積直方圖的走勢也較我們的程式平緩

98360826 資工四甲 王至嘉

其實原本是對攝影沒什麼興趣的，只是因為這次作業說要借跟數位影像有關係的書，而且周遭朋友好像也有些人在玩攝影，所以就借些教人攝影技巧的書，還有教人如何用攝影表現出商品的感覺，讓這個商品加分

因為這陣子要忙著總審的事情，所以沒辦法詳細去研讀，就粗略的翻了一下書，內容大概是敘述依照商品外觀材質，我們需要哪種技巧去呈現商品。
對於現在的宅經濟而言，一張照片很可能會決定一個人的購買慾望。

利用消光的攝影技巧，讓可能會反光的商品完整的呈現出它的細節。

利用佈影與光射的照明，呈現出早晨的柔和

這是我借的另一本書，前面在介紹一些攝影器材的配備
俗話說工卻善其事必先利其器，我們必須先瞭解我們要使用的工具
才有辦法拍設出好的作品


鏡頭的介紹

其實原本是往程式技術方面去找看看有沒有在介紹一些影像處理技巧的書，可是好像都只是一般功能的介紹，比較像是給USER使用的，而不是Program參考用的書。
對於圖書館的建議是：部份的書籍其實已經過於老舊，像是office2000、SQL Server2000之類的，其實這類的書已經沒什麼人在看了，且這些老舊的軟體其實已經被淘汰，想找些較近期出版的書，都找不太到，舉例來說SQL Server2008的書好像就不多