HW3

RGB模型

RGB模型之前就完成了，上面是我的部分程式碼

YUV模型 使用老師部落格上的轉換公式，YUV色彩空間的重要性是它的亮度信號Y和色度信號U、V是分離的。如果只有Y信號分量而沒有U、V分量，那麼這樣表

示的圖像就是黑白灰度圖像

YUV與RGB相互轉換的公式如下（RGB取值範圍均為0-255

）：
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
U = -0.147R - 0.289G + 0.436B
V = 0.615R - 0.515G - 0.100B

R = Y + 1.14V

G = Y - 0.39U - 0.58V
B = Y + 2.03U

YUV單色轉換

先將圖片轉灰階

選擇藍色後的圖樣

選擇紅色後的圖樣

選擇綠色後的圖樣

拍照前先學會想

雖然說每個人在拍照之前都會先想到要怎麼拍怎麼擺，可是拍出來的很多可能都不是自己心裡面想要的照片，所以看完這本書後我推薦想學拍照的人可以先看一下這本書，以下是這本書的大概內容還有我的心得。

這本書不是教你怎麼操作攝影器材，而是教你在拍照之前要怎麼構圖，但是大部分的人只知道看到漂亮的景象就按下快門，看完這本書我覺得，只會按快門跟不說不上是拍照，因為拍照之前如果你不曾想過以下這幾點，拍深色的物體拍起來有比淺色的好看，還是剛好相反嗎？或是有圖案的物體拍起來會好看嗎？物體的表面必須多亮，才可以拍出有趣的色調？如果是非常亮的可以嗎？ 那你就會感覺到底是你在拍照？還是相機在拍照？

這本書的作者強調了幾個拍照重點

1. 淺色的物體遠比深色的重要

2. 在色調的變化上，漸進的變化拍起來比突然的變化好看。

3. 三角形拍起來比方形好看。

4. 皮膚是很上鏡頭的題材──無論是西方人或東方人。

5. 斜線通常比橫線好看，而且比較能使你的視線停留在畫面上。

6. 濕的物體拍起來比乾的好看。

7. 長而柔和的陰影通常比短的、清晰的、厚重的陰影好看。

8. 陽光不強好過大太陽。

9. 雲層分布不均勻好過均勻，因為天空完全被雲層遮蔽時，光線平均，很難拍出變化豐富的色調，除非有突出的物體投影在其他物體上。

10. 陽光分布不均勻的狀況下很難拍攝。

這本書非常適合新手又喜歡拍照的人，因為作者在書中討論了很多入門攝影書籍不會討論的話題，像是應該怎樣欣賞照片，怎樣面對影像的瑕疵，怎樣訓練結構掌握能力，怎樣從平凡的事物中尋找靈感與畫面等等，把作者討論的這些東西理解或許比教你怎麼操作相機拍起來的照片還好看。

HW2

平滑化前

平滑化前圖片線條很清楚

平滑化後

平滑化後圖片變得比較柔和,但是圖片也變得有點模糊

平滑化又稱低通濾波，以 3 x 3 範圍為主的九個值相加再除以九；此種濾波器主要用來去除雜訊， 去除高頻信號成份和應用於重新取樣，平滑化後的圖會變得比較模糊。

中間值濾波處理前

中間值濾波處理後

處理後還是會有一些胡椒鹽訊存在

中間值可以用來去除孤立的雜質且保持影像本身的銳利度，每一個點依照由大至小順序排列後取中間的數值，一般我們選擇的罩遮範圍以含奇數點為原則如 3 x 3，5 x 5等，如果罩遮範圍含偶數個點，則中間值取中間的兩個點的平均。

銳化前

銳化前影像看起來比較模糊不清

銳化後




銳化處理在保留原影像低頻成份而同時強化邊緣的外側和內側，使影像看起來較清晰，影像高通率波的結果會將影像低頻成份去除，所以只有高通率波是不行的，影像銳化處理是原影像和影像二次微分的結果的某一比例合成

心得:有了做完第一次作業的經驗,這次使用BCB比較得心應手,這次的作業雖然在課堂上老師有先講解過演算法了，不過真的要我們自己寫出來還是很困難，所以我上網找了很多資料看了，摸索了很久終於完成了這次的作業。

HW1

這次的作業是做直方圖等化(Histogram Equalization),Histogram Equalization為一種使用統計方法的影像處理程式設計,它的功能為將統計直方圖的色彩分布平均的打散在直方圖裡,也就是說,讓一張圖的直方圖分布均勻化.

執行均化前,圖片偏暗,看不清楚照片主體

執行均化前的RGB分佈圖

執行均化之後,圖片變比較亮,圖片的主體呈現出來了

執行均化後的RGB分佈圖,明顯比較均勻分佈

心得：

從直方圖的變化可以看出均化效果

可以讓較暗的照片均化後變得清楚一點。

可使圖片的顏色感覺更相近一些，讓亮度變較亮，

可以對照片光線不足進行修補

這次的作業一開始對我來說滿困難的，因為本來就對程式不太行

後來就慢慢研究上課的筆記還有到網路蒐集資料，

看看別人是如何寫Histogram Equalization之後才慢慢了解