-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
project6.html
374 lines (369 loc) · 35.8 KB
/
project6.html
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
<!--
Date: 14/9/2014
bootrap-inpiration-style document script by: http://jsfiddle.net/jdwire/2XXRF
-->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
<meta charset="utf-8">
<title>Project Report</title>
<meta name="generator" content="Bootply" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1">
<link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<link rel="stylesheet" href="css/bootstrap-theme.min.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/blueimp-gallery.min.css">
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/bootstrap-image-gallery.min.css">
<!--[if lt IE 9]>
<script src="//html5shim.googlecode.com/svn/trunk/html5.js"></script>
<![endif]-->
<link href="css/styles.css" rel="stylesheet">
<script type="text/x-mathjax-config">MathJax.Hub.Config({TeX: { equationNumbers: { autoNumber: "AMS" } }});</script>
<script type="text/javascript" src="//cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>
<link href="//vjs.zencdn.net/4.9/video-js.css" rel="stylesheet">
<script src="//vjs.zencdn.net/4.9/video.js"></script>
</head>
<body>
<header id="mynavbar" class="navbar bs-docs-nav" role="banner">
<div class="container">
<div class="navbar-header">
<button class="navbar-toggle" type="button" data-toggle="collapse" data-target=".bs-navbar-collapse"> <span class="sr-only">Toggle navigation</span>
<span class="icon-bar"></span>
<span class="icon-bar"></span>
<span class="icon-bar"></span>
</button> <a href="index.html" class="navbar-brand">Group 2</a>
</div>
<nav class="collapse navbar-collapse bs-navbar-collapse" role="navigation">
<ul class="nav navbar-nav">
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown">Project <span class="caret"></span></a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li><a href="project1.html">Bun Camera</a></li>
<li><a href="project2.html">Camera Selection</a></li>
<li><a href="project3.html">Photography Study</a></li>
<li><a href="project4.html">Image File Reading</a></li>
<li><a href="project5.html">Histogram</a></li>
<li><a href="project6.html">Point Operation</a></li>
<li><a href="project7.html">Linear Filter</a></li>
<li><a href="project8.html">Nonlinear Filter</a></li>
<li><a href="project9.html">Edge Detection : Part 1</a></li>
<li><a href="project10.html">Edge Detection : Part 2</a></li>
<li><a href="project11.html">Morphological Filter</a></li>
<li><a href="project12.html">Opening, Closing, Skeletonization, and Color space</a></li>
</ul>
</li>
<li> <a href="about.html">About</a>
</li>
</ul>
</nav>
</div>
</header>
<div class="bs-header" id="content">
<div class="container">
<h1>Point Operation</h1>
<p class="thai">การศึกษาการทำ Point operation ใน Image processing</p>
</div>
</div>
<div class="container bs-docs-container">
<div class="row">
<div class="col-md-3 col-md-push-9">
<div class="bs-sidebar hidden-print" role="complementary">
<ul class="nav bs-sidenav">
<li class="active"><a href="#myobjective">Objective</a></li>
<li class="active"><a href="#mybackground">Background</a></li>
<li><a href="#mymethod">Methods</a>
<ul>
<li><a href="#method1">ปรับค่า Brightness ของภาพ</a></li>
<li><a href="#method2">การทำ Inverting Image</a></li>
<li><a href="#method3">การทำ Thresholding</a></li>
<li><a href="#method4">การทำ Auto Contrast</a></li>
<li><a href="#method5">การทำ Histogram equalization</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#result">Results</a></li>
<li><a href="#mydisscussion">Discussion</a></li>
<li><a href="#myconclusion">Conclusion and Future Study</a></li>
<li><a href="#myqaa">Q&A</a></li>
</ul>
</div>
<!-- end bs-sidebar -->
</div>
<!-- end col-md-3 -->
<div class="col-md-9 col-md-pull-3" id="mycontent">
<div>
<h1 id="myobjective">Objective</h1>
<ol class="thai">
<li>เพื่อปรับค่า Brightness ของภาพโดยผ่าน histogram</li>
<li>เพื่อศึกษาการทำ Inverting image</li>
<li>เพื่อศึกษาการทำ Thresholding</li>
<li>เพื่อศึกษาการทำ Autocontrast</li>
<li>เพื่อศึกษาการทำ Histogram equalization</li>
</ol>
</div>
<hr>
<div>
<h1 id="mybackground">Background</h1>
<p class="indent">Point Operation คือการกระทำบน pixel โดยตรงบนภาพ (Spatial domain processing)</p>
<p>$$ \begin{equation} \label{ref1} g(x,y) = T [ f(x,y) ] \end{equation} $$</p>
<p class="indent">\(f(x,y)\) คือ input image ที่ขึ้นกับตัวแปรต่างๆเช่นตำแหน่ง x,y \(g(x,y)\) คือ output (ที่ process แล้ว) image และ \(T\) เป็นการกระทำ (Operation ต่างๆบน \(f\) ในกรณี neighborhood พิจารณาเฉพาะขนาด 1x1 (1 pixel) \(g(x,y)\)
ขึ้นอยู่กับ intensity ของรูปภาพ \(f\) ณตำแหน่ง x,y ดังภาพ เกิดเป็น Point Operation และเรียก \(T\) ว่า intensity transfomation function <a href="#myref">(Gonzalez Woods, 2002)</a></p>
<p class="indent">ในกรณีของ Point Operation เพื่อความสะดวกให้ r เป็น intensity ณ ตำแหน่ง x,y ใดๆของรูปภาพต้นฉบับ และ s เป็น intensity ณ ตำแหน่ง x,y ใดๆของรูปภาพผลลัพธ์ Point Operation สามารถลดรูปจาก \eqref{ref1} ได้เป็นสมการดังนี้</p>
<p>$$ \begin{equation} s = T(r) \end{equation} $$</p>
<p>
<figure class="wide center">
<img src="img/project6/bg1.png" height="350" width="380" class="img-thumbnail offset-above-2 pad-1 offset-below-1">
<figcaption style="width:100%;text-align:center;">ภาพแสดงตำแหน่ง f(x,y) บนแกน</figcaption>
</figure>
</p>
</div>
<hr>
<div>
<h1 id="mymethod">Medthods</h1>
<ol>
<li><h4 id="method1">ปรับค่า Brightness ของภาพ</h4>
<p class="indent thai">หลักการของการปรับ Brightness ของภาพ คือ การเพิ่มค่าหรือลดค่าของแต่ละจุดของภาพ เช่นการบวก หรือ การคูณค่าคงที่เข้าไปเท่าๆกันที่ทุกจุด โดยค่า maximum ที่รับได้ของภาพก็ขึ้นอยู่กับ bit depth ของภาพ เช่น ถาพขนาด 8 bit จะสามารถเพิ่มค่าได้ไม่เกิน 255 นั่นหมายถึง หากค่าเกินมากกว่านี้ ค่าที่ได้ก็จะหยุดอยู่แค่ 255 นั่นเอง</p>
<p>$$ \begin{align}
s& = r + K\\
s& = rK
\end{align} $$</p>
<p>เมื่อ K เป็นค่าคงที่ใด</p>
<p class="indent thai">โค้ดที่นำมาใช้ในตัวอย่างนี้จะแสดงการปรับ Brightness ของภาพโดยการบวกและการคูณค่าคงที่เข้าไปที่ทุกๆ pixel ของภาพ โดยเริ่มจากการ Import ภาพเข้ามาก่อนและปรับภาพ RGB เป็น Gray scale จากนั้นทำการปรับ Brightness โดยใช้ฟังก์ชั่น <code>setContrast()</code> โดยในตัวอย่างนี้จะทำการเปรียบเทียบภาพที่ได้จากการบวกและการคูณค่าคงที่เข้าไป โดยใช้ฟังก์ชั่น <code>myBW()</code> เพื่อเปรียบเทียบค่า Histrogram</p>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/setContrast.m"></script></p>
<p class="indent thai">ภาพด้านล่างนี้เป็นการบวกและคูณทุกๆจุดของภาพด้วย 5 โดยภาพบนซ้ายคือ Original image, ภาพทางซ้ายตรงกลางคือ ภาพที่เกิดจากการบวกค่าคงที่ และภาพล่างซ้ายคือ ภาพที่เกิดจากการคูรค่าคงที่ ส่วนด้านขวามือจะเป็น Histrogram ของแต่ละภาพ จะเห็นว่าภาพที่ได้จากการคูณจะสว่างมากกว่าภาพที่ได้เจากการบวก และ Histrogram ขยับไปทางด้านขวาที่ค่า 255 จำนวนมาก</p>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/1.jpg" height="652" width="1366" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:100%;text-align:center;">ภาพแสดงการเปลี่ยนแปลงแบบโดยใช้การบวกขึ้นทีละ 100 จากต้นฉบับ (บน) ถึง +200 (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/2.jpg" height="652" width="1366" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:100%;text-align:center;">ภาพแสดงการเปลี่ยนแปลงแบบโดยใช้การคูณขึ้นทีละ 100 จากต้นฉบับ (บน) ถึง *10000 (ล่าง)</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li class="offset-above-2"><h4 id="method2">การทำ Inverting Image</h4>
<p class="indent thai">อธิบายหลักการทำ inverting ของภาพอย่างง่าย คือ การที่นำค่าที่แต่ละจุดของภาพมาทำกลับจาก 0 เป็น 100 และจาก 100 กลายเป็น 0 ยกตัวอย่างเช่น ภาพภาพหนึ่งขนาด 8 bit และมีค่าแต่ละจุดของภาพที่ 0, 100, 200 และ 255 ภาพนี้มีค่า maximum = 255 เมื่อทำการ Inverting จะได้ค่าใหม่ที่แต่ละจุดเป็น 255, 155, 55 และ 0 ตามลำดับ ดังนั้นภาพใหม่ที่ได้ก็จะกลับสีขาวเป็นสีดำ</p>
<p>$$ \begin{equation} s = L - 1 - r \end{equation} $$ เมื่อรูปภาพมี intensity level ในช่วง \([0, L-1]\)</p>
<p class="indent">โค้ดตัวอย่างนี้ได้ทำการ Inverting ภาพตัวอย่าง โดยการทำงานจะเริ่มจากการ Import รูปภาพเข้ามา และเปลี่ยนภาพ RGB ให้เป็น Gray Scale จากนั้นตรวจสอบว่าภาพนี้มีขนาดมากที่สุดเท่าไร และนำค่านั้นมาลบด้วยค่าที่แต่ละจุดของภาพ และจะได้ค่าของภาพใหม่ จากนั้นนำมา Plot ภาพและ กราฟ Histrogram จะเห็นได้ว่า กราฟ Histrogram สลับค่าจากซ้ายเป็นขวาและขวาเป็นซ้าย นั่นคือการ Invering Image นั่นเอง (ฟังก์ชั่น <codE>myBW()</code> ใช้สำหรับหา Histrogram ของภาพ Gray Scale)</p>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/Inverting.m"></script></p>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/3.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนซ้ายแสดง Original image และถัดไปด้านขวาเป็น Histrogram ของ Original image ส่วนภาพด้านล่างซ้ายแสดง Inverting Image และล่างขวาเป็น Histrogram ของ Inverting image</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li class="offset-above-2"><h4 id="method3">การทำ Thresholding</h4>
<p class="indent thai">อธิบายหลักการทำ inverting ของภาพอย่างง่าย คือ การที่นำค่าที่แต่ละจุดของภาพมาทำกลับจาก 0 เป็น 100 และจาก 100 กลายเป็น 0 ยกตัวอย่างเช่น ภาพภาพหนึ่งขนาด 8 bit และมีค่าแต่ละจุดของภาพที่ 0, 100, 200 และ 255 ภาพนี้มีค่า maximum = 255 เมื่อทำการ Inverting จะได้ค่าใหม่ที่แต่ละจุดเป็น 255, 155, 55 และ 0 ตามลำดับ ดังนั้นภาพใหม่ที่ได้ก็จะกลับสีขาวเป็นสีดำ</p>
<p>$$ \begin{equation} s = \left\{ \begin{array}{1 1}
1 & \quad \text{r $\in{[a,b]}$}\\
0 & \quad \text{otherwise}
\end{array}
\right. \end{equation} $$
เมื่อ \(s,r\) อยู่ในช่วง \([0,1]\)</p>
<p class="indent thai">โค้ดตัวอย่างจะรับภาพ RGB ต่อจากนั้นจะคัดลอกภาพRGBแปลงเป็นภาพ GrayScale กระบวนการของการทำThresholdingจะทำโดยกำหนดช่วงภาพRGB ในของเขตค่าที่ต้องการจะตรวจจับ เมื่อpixelที่ตำแหน่งใดๆตรงกับที่ต้องการ จะทำการเปลี่ยนค่าpixelนั้นในภาพGrayScaleเป็น 255 และเมื่อ pixel ที่ตำแหน่งใดๆไม่ตรงกับบริเวณที่ต้องการ จะทำการเปลี่ยนค่า pixel นั้นในภาพ GrayScale เป็น 0</p>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/Thresholding.m"></script></p>
<figure>
<img src="img/project6/Thresholding_T001.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนแสดง Original image และด้านล่างเป็นภาพจากการทำ Thresholding</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/Thresholding_T002.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนแสดง Original image และด้านล่างเป็นภาพจากการทำ Thresholding</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li class="offset-above-2"><h4 id="method4">การทำ AutoContrast</h4>
<p class="indent thai">หลักการปรับภาพแบบ Autocontrast คือ การลดสเกลของcontrastมาในจุดที่เห็นแสงสีของภาพชัดเจนที่สุด โดยจะเลือกของที่มีค่าhistogramในปริมาณสูงๆ เนื่องจากที่จุดนั้นจะมีค่าของสีมากกว่าบริเวณอื่นๆของภาพ และขยับขอบซ้าย-ขวาของสเกลมา จึงได้สเกลcontrastที่เล็กลง</p>
<p>$$ \begin{equation} s = \frac{-cos(r\pi) + 1}{2} \end{equation} $$ เมื่อ \(s,r\) อยู่ในช่วง \([0,1]\)</p>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/AutoContrast.m"></script></p>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/AutoContrast_ting.jpg" height="420" width="561" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนซ้ายแสดง Original image และถัดไปด้านขวาเป็น Histrogram ของ Original image ส่วนภาพด้านล่างซ้ายแสดง AutoContransting Image และล่างขวาเป็น Histrogram ของ Inverting image</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li class="offset-above-2"><h4 id="method5">การทำ Histogram equalization</h4>
<p class="indent thai">หลักการปรับภาพแบบ Histogram equalization คือ การปรับ contrast ของภาพด้วยการเปลี่ยนแปลงค่าของ pixel โดยจะใช้วิธี ฟังช์ชั่นการกระจายสะสม ในการทำให้ภาพเกิดความสมดุลและ ภาพมี dynamic สำหรับภาพ หลังจากการทำ equalization ซึ่งวิธีการนี้มีทั้งข้อดีและข้อเสีย โดยข้อดีของวิธีการนี้คือ การปรับภาพให้ชัดเจนมากขึ้นและทำให้ภาพมีความสมดุลมีนความลึกของภาพ ส่วนข้อเสียนั้น การปรับภาพวิธีการนี้ จะทำให้ pixel ผิดแปลกไปจากเดิมในบางกรณี ยกตัวอย่างเช่นการเกิดภาพขอบดำ</p>
<p>$$ \begin{equation} \begin{split}
s_k& = T(r_k)\\
& = (L-1) \sum^k_{j=0}{p_r(r_k)}\\
& = \frac{(L-1)}{N} \sum^k_{j=0}{n_j} \quad k = 0,1,2,...,L-1
\end{split} \end{equation} $$
เมื่อ \(n_j\) เป็นจำนวน pixel ที่ intentsity level <i>j</i> และ N เป็นจำนวน pixel ทั้งหมด</p>
</li>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/myhisteq.m"></script></p>
<p><script src="http://gist-it.appspot.com/https://github.com/nodtem66/EGBE443-Group2/blob/master/project6/myhisteq_demo.m"></script></p>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/bbb_EQ.jpg" height="420" width="561" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) ภาพแถวที่ 2 แสดงภาพที่ปรับแล้วโดย <code>myhisteq</code>(ซ้าย) และ Histogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพที่ได้จาก <code>histeq</code> ของ MATLAB (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/tire_EQ.jpg" height="350" width="640" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:640px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) ภาพแถวที่ 2 แสดงภาพที่ปรับแล้วโดย <code>myhisteq</code>(ซ้าย) และ Histogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพที่ได้จาก <code>histeq</code> ของ MATLAB (ล่าง)</figcaption>
</figure>
</p>
</ol>
</div>
<div>
<h1 id="myresult">Results</h1>
<ol>
<li><b>LSM</b>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/auto1.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ autocontrast (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/bright1.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากการปรับเพิ่มความส่วาง (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/invert1.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังการ Invert</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/threshold.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ Thresholding</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/lsm_eq.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ Histogram Equalization จาก <code>myhisteq</code> (แถวที่สอง) และจาก <code>histeq</code> ของ MATLAB (ล่าง)</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li><b>DICOM</b>
<p>
<figure>
<img src="img/project6/autocontrast_dcm.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ autocontrast (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/bright_dcm.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากการปรับเพิ่มความส่วาง (ล่าง)</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/invert_dcm.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังการ Invert</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/threshold_dcm.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ Thresholding</figcaption>
</figure>
<figure>
<img src="img/project6/eq_dcm.jpg" height="420" width="560" class="img-thumbnail offset-above-2">
<figcaption style="width:560px;text-align:center;">ภาพบนสุดแสดง Original image (ซ้าย) และ Histrogram (ขวา) เปรียบเทียบกับภาพหลังจากทำ Histogram Equalization จาก <code>myhisteq</code> (แถวที่สอง) และจาก <code>histeq</code> ของ MATLAB (ล่าง)</figcaption>
</figure>
</p>
</li>
<li><b>Point Operation บน AVI Video</b>
<p class"indent">เรียงจาก
<ul><li>Brightness แบบใช้การบวก</li>
<li>Brightness แบบคูณ</li>
<li>Invert</li>
<li>Threshold</li>
<li>Autocontrast</li>
<li>Histogram Equalization</li>
</ul></p>
<p class="wide center">
<video controls loop preload="auto" width="406" height="218"
<source src="video/001.mp4" type='video/mp4' />
<source src="video/001.webm" type='video/webm' />
</video>
</p>
</li>
</ol>
</div>
<hr>
<div>
<h1 id="mydisscussion" class="offset-below-1">Discussion</h1>
<p class="thai indent">จากการศึกษาเรื่องเทคนิคการปรับ contrast โดยวิธี poiont operation นี้ ในบางเทคนิคอาจจะต้องมีการพัฒนาต่อไปเช่น การทำ Thresholding นั้นอาจต้องมีการปรับปรุงให้สามารถ detect หน้าและกำหนด threshold ของภาพได้อัติโนมัติ เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งาน</p>
</div>
<hr>
<div>
<h1 id="myconclusion">Conclusion and Future Study</h1>
<p class="indent thai">จากการศึกษาวิธีการปรับภาพให้มีความคมชัดด้วยเทคนิคด้าน point operation ซึ่งแต่ละเทคนิคใช้หลักการของ Histrogram ที่ได้ทำการศึกษามาก่อนหน้านำมาใช้หลักการทางคณิตศาสตร์ในการสร้างภาพใหม่ หลักการนี้สามารถนำไปพัฒนาและต่อยอดได้ในเทคโนโลยีใหม่ที่นำ image processing มาใช้</p>
</div>
<hr>
<div>
<h1 id="myqaa">Q&A</h1>
<dl class="dl-horizontal">
<p>
<dt>Question 1:</dt>
<dd>การทำ Image Improvement สามารถแบ่งออกเป็นกี่ประเภท อะไรบ้าง จงอธิบาย</dd>
<dt>Answer:</dt>
<dd>
<ol>
<li><b>Image Enhanncement</b> - เป็นการปรับภาพเพื่อให้เห็นความแตกต่างของรายละเอียดของภาพชัดเจนขึ้น
<li><b>Image Restoration</b> - การปรับภาพโดยการกู้ภาพเพื่อให้เห็นรายละเอียดในภาพได้ชัดเจนยิ่งขึ้น เช่น การปรับภาพเบลอ และการปรับภาพที่บิดเพี้ยนเชิงเรขาคณิต</li>
<ol>
</dd>
</p>
<p>
<dt>Question 2:</dt>
<dd>การทำ Image Processing ขั้นพื้นฐาน สามารถแบ่งออกได้เป็นกี่ประเภทใหญ่ๆ อะไรบ้าง จงอธิบาย</dd>
<dt>Answer:</dt>
<dd><ol>
<li><b>Spartial-domain technique</b> โดยแบ่งเป็น Point operation และ Local operation</li>
<li><b>Frequency-domain technique</b> โดยแบ่งเป็น Low pass filter และ High pass</li>
</ol></dd>
</p>
<p>
<dt>Question 3:</dt>
<dd>Local operation คืออะไร จงอธิบาย</dd>
<dt>Answer:</dt>
<dd>เป็นการนำข้อมูลข้างเคียงของจุดที่สนใจมาพิจารณา โดยใช้หลักการ convolution mask หรือเป็นการใช้ template, window หรือ filter มา convolute กับภาพ มีประโยชน์ในการทำ blurring, sharpening, embossing, หรือ edge-detection</dd>
</p>
<p>
<dt>Question 4:</dt>
<dd>ถ้าเราต้องการถ่ายภาพลูกสนุกเกอร์ที่อยู่ที่มุมของโต้ะสนุกเกอร์ แต่ติดปัญหาเรื่องแสง หลังจากถ่ายภาพมาแล้ว ทำให้ภาพไม่คมชัด เราจะใช้วิธีไหนในการปรับ contrast ให้ได้ภาพที่คมชัดขึ้น</dd>
<dt>Answer:</dt>
<dd>เราควรใช้ histogram equalization และ Brightness ในการปรับแสงของภาพและทำให้ภาพเกิดความลึกของภาพทำให้ภาพดูสมจิงมากยิ่งขึ้น</dd>
</p>
</dl>
</div>
<div>
<h1 id="myref">References</h1>
<p>[1] Gonzalez, R.C. and Woods, R.E. [2002]. <b>Digital Image Processing</b>, 2nd ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.</p>
<p>[2] Hanselman, D. and Littlefield, B.R. [2001]. <b>Mastering MATLAB 6</b>, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.</p>
<p>[3] <b>Image Processing Toolbox, User Guide, Version 4</b>. [2003], The MathWorks, Inc., Natick, MA.</p>
<p>[4] <b>Using MATLAB, Versoin 6.5 [2002]</b>, The MathWorks, Inc., Natick, MA.</p>
</div>
</div>
<!-- end col-md-9 -->
</div>
<!-- end row -->
</div>
<!-- end container -->
<footer class="bs-footer" role="contentinfo">
<div class="container">
<div class="row">
<div class="col-md-12" style="">
<h1>Members</h1>
<dl><dd>Mr. Thanawin Trakoolwilaiwan 5413085</dd>
<dd>Mr. Jongsook Sanguantrakul 5413337</dd>
<dd>Mr. Jirawat Iamsamang 5413341</dd>
<dd>Mr. Chaiyakorn Thongchanasin 5413346</dd>
<dd>Miss Tanyaporn Pungrasmi 5413355</dd>
<dd>Miss Pavinee Jaturapisanukul 5413365</dd>
<dd>Mr. Rattapong Lordthong 5413367</dd>
</dl>
<p>Department of Biomedical Engineering</p>
<p>Faculty of Engineering, Mahidol University</p>
</div>
</div>
</div>
</footer>
<!-- script references -->
<script src="js/jquery.min.js"></script>
<script src="js/bootstrap.min.js"></script>
<script src="js/jquery.blueimp-gallery.min.js"></script>
<script src="js/bootstrap-image-gallery.min.js"></script>
<script src="js/scripts.js?122"></script>
<link href="http://fonts.googleapis.com/earlyaccess/notosansthai.css" rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:400,700' rel='stylesheet' type='text/css'>
<link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Fira+Sans:400,700' rel='stylesheet' type='text/css'>
</body>
</html>