參展心得

參加2011台北多媒體大展，而且那時候去是因為暑假，還可以索取免費的學生票，只不過還要上網登入才可以索取。而且有很多主題在世貿一館展出，像是數位相機區、多媒體育樂區、電腦週邊區、影音多媒體區，當時有「開幕慶3C商品10元購」活動，讓我用破天荒價10元買了滑鼠和耳機；在加上有超多知名的參展廠商，像SONY、華碩、宏碁、富士等，也都推出新款的3C數位商品，像是有防水又有GPS功能的數位相機，還有能直接上傳圖片到Facebook的數位相機等，還有現在最熱門的平板電腦，像華碩的平板電腦，當時我也在現場試玩了一下。經過這次的多媒體大展，不只看了很多最新的3C產品，也體會了各種科技新品。

HW3

這次作業分兩部分

第一部分的RGB模型

調整前 GB RB RG

調整後 加上R的GB 加上G的RB 加上B的RG

第一部分的RGB模型，利用 256*256 大小之影像，並固定RGB之其中兩個色彩，再利用迴圈將所有顏色變化組合顯示於影像之中。甚至可以利用拉霸(TrackBar)把剩下的一個色彩，依照拉的程度加上去，這樣一來顏色就有更多變化。

第一部分的YUV模型

YUV模型

失敗的YUV

成功的YUV1

成功的YUV2

成功的YUV3
第一部分的YUV模型，利用RGB的模型的程式去修改， 再參考維基百科和老師給的轉換公式，不過要用YUV轉RGB，要不然顏色會錯。把拉霸的值放到Y(明亮值)，迴圈圖的長跟寬放到U跟V，就可以把圖型畫出來。

接下來的功能單一色調的轉換工具，也就是用滑鼠點在YUV的模型上，知道所在的UV值後，就重新計算整張影像的RGB色彩值就可以。

但是做出來後色彩值有些和老師的不太一樣，在顏色深的地方顏色不會變，只有顏色淺的才會變顏色。後來問老師才知道要先把彩色影像轉成灰階影像，而且Y的值不可以設拉霸的值，就會像上圖失敗的YUV。後來修改Y得值為灰階的的點(明亮值)，就可以成功換顏色，如上圖成功的YUV。

第二部分的HSI模型

至於第二部分的HSI模型。H為色相，是色彩的基本屬性，就像一般的藍色、紅色等，取 0~360度的數值，但是角度的部分雖然知道要分成3分，分成 0~120 、120~240、240~360，但還不太曉得要放多少的值進去，是用徑度量還是度度量；S為飽和度，也就是色彩的純度，越高色彩越純，越低則逐漸變灰，所以S得值為與原點之距離；I為亮度，也就是拉霸的值，越高越亮，但是為了測試所以先用0.5來試試看，雖然畫出來的圖是對了，不過還沒辦法利用拉霸來調整亮度。

心得：

雖然這次作業3很晚才交，而且HSI尚未完成，不過經過跟老師和同學的討論後有了一些了解，像是YUV模型的Y值，還有HSI的角度。

HW2

一、平滑化：

原圖

平滑化後

均值濾波器是一種線性濾波器，可用來平滑影像。其方法是將每一個像素之所有鄰域像素的灰階值加總起來，並以平均值取代該像素之灰階值。如下圖將矩陣3,3把周圍的色彩值加起來在除於9

均值濾波的效果是會將灰階變化較大的像素值縮小。所有遮罩係數必需是正值，除此之外，算出來的灰階值必需再除以一個數值（各遮罩係數之和）。

二、銳化： 原圖

銳化後

銳化濾波器主要是用來強化影像的高頻部份或者是用來強化物體的邊界線，因此會增強影像中的微細部分或恢復己經模糊的細節。高通濾波器是一個用來銳化影像的濾波器，也就是將影像灰階變化大的部份提高其響應，灰階變化平滑的部份降低其響應。此種濾波器會將影像邊緣位置強化出來。不過在這張圖由於過於模糊，所以在銳化後雖然有強調影像邊緣，但還是相對的模糊。

三、中值濾波器：

有灑胡椒鹽的原圖

經中值濾波器去胡椒鹽後

中值濾波器是排序濾波器中最常見的一種。中值濾波器並沒有將遮罩內之像素值拿來做任何的運算，而是將遮罩內之像素值進行排序，找出中間值，然後將遮罩內中間像素之灰階值以該中間值取代。而在這次作業用的是泡泡排序法，因為比較簡單所以用它來試看看。而中值濾波的目的是希望能夠在不改變影像像素值結構的情形下，可以將突然變高像素訊號去除(胡椒鹽)，而仍然能夠保持邊緣的銳度。

心得：
這是第二次作業，也已經對BCB程式鑽寫也有了一些心得，經過這次作業，發覺中值濾波器是最讓我感到有趣的，因為中值濾波器雖然跟平滑濾波器一樣都可以把雜訊移除，平滑濾波器之輸出是遮罩內各像素灰階值的平均值，其效果是將雜訊分配給鄰近各像素，因此物體邊界會變得較模糊；但中值濾波器不一樣在於物體保有特定邊緣的形狀，也保有邊緣的位置。

Hw01 直方圖均化處理

先灰階化在做均化處理

原圖

原圖的直方圖

均化後的圖像

均畫後圖像的值方圖

這次影像處裡的第一個作業做了很久，還差點遲交，一開始照著上課寫的筆記去打程式，後來編譯出來錯誤；第4.5周上課時聽老師再一次的講解，再加上上網查資料，才做出均化，但是一開只做得均化是只能先轉灰階(grey tone)，才可以做均化，後來第6周老師提醒我可以把每種顏色(RGB)都做均化，所以又嘗試了一個禮拜，最後終於再繳交期限之前，完成了彩色的均化。

之前有用C++Buder寫過「視覺密碼」的程式，所以對BCB程式的撰寫有點認識，雖然用BCB的程式做影像方面的處裡也有點了解，但程式碼中有些部分還是不太清楚，而且不是每張圖片都是適合均化，有的太亮就不行用均化。

經過這次作業也更讓我了解影像是如何做處理，希望接下來的課程也能更讓我了解不只能做影像的視覺密碼處理。