數位影像處理與應用

作者: 王旭正、翁麒耀、林家禎
出版日期:2012-08-12
心得:
- 前面章節是基礎影像處理的介紹與原理(影響處理技術)
- 後面章節更多在影像與密碼學之間的關聯(視覺安全，嵌入等等)
- 技術說明有些片面
- 許多技術都已過時
- 更多重點放在影像的壓縮以及浮水印等等技術，不是我要的
Part1數位影像概論篇
- CH01 數位影像處理
  - RGB(電腦)與CMYK(印刷)的差別
  - 影像格式:
    - BMP: 無壓縮的點陣圖格式，圖像質量高但文件較大，不適合網絡傳輸和存儲。
    - JEPG: 有損壓縮格式，壓縮率高，適合網絡傳輸，但品質會隨壓縮比例降低，不適合需要高品質的圖像。
    - GIF: 支持8位256色的有損壓縮格式，支持動畫，適合簡單的圖像和圖標，但顏色限制使其不適合高品質照片。
    - PNG: 無損壓縮格式，支持透明度，圖像質量高且文件相對較小，適合需要高質量的網頁圖像，但文件仍然可能較大。
    - APNG: 有動畫模式的PNG，用來取代GIF
    - RAW: 未經處理的圖像數據，保留所有細節和動態範圍，適合專業攝影後期處理，但文件非常大且需專門軟件處理。
    - TIFF: 高品質無損壓縮格式，支持多層和透明度，適合印刷和專業攝影，但文件非常大，不適合網絡傳輸。
- CH02 空間域處理
  - $G (x, y) = T [I (x, y)]$
  - 將影像以位元方式表示，高位元的資訊對影像的結構影響較大，低位元的主要是細節部分，影像處理要壓縮通常都是由低位元處下手
  - 常見空間域濾波
    - 負片:
      - $G (x, y) = 255 - I (x, y)$
      - 應用: X光影像經過負片後更容易看出異樣部位
    - 對數轉換
      - $G (x, y) = c \times lo g (1 + I (x, y))$
      - 保留深色的像素值，將重複性較高處進行影像壓縮
    - 中位數濾波器
      - $G (x, y) = M e d ian I (x, y) ∣ (x, y) \in M$
      - 可以解決影像Salt and Papper Noice 的問題
    - 拉普拉斯運算
      - $\nabla^{2} f (x, y) = \frac{\partial ^{2} f}{\partial x ^{2}} + \frac{\partial ^{2} f}{\partial y ^{2}}$
      - $\nabla^{2} f (x, y) \approx f (x + 1, y) + f (x - 1, y) + f (x, y + 1) + f (x, y - 1) - 4 f (x, y)$
      - 銳利化邊緣
- CH03 頻率域處理
  - 離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform)
    - EXP_ChatGP_DCT
  - 空間到頻率域是正(Forward)DCT，反之則是反(Inverse)DCT
  - 離散小波轉換
    - Haar Discrete Wavelet Transform
    - Ｗiki
    - 既可捕捉頻率域也有空間域的資訊，Harr是第一個最簡單的小波轉換
    - 透過類似矩陣分解的方式，將低頻與高頻的部分進行特定的組合，進而分離出不同的頻率部分
- CH04 壓縮域處理
  - 簡介:
    - 摩斯密碼(對照表，常用的用較短組合，少用的在使用較長的)
    - Huffman Coding(以機率製作樹形成對照表，將常見的字母以較短的字元，少見以較多進行壓縮，可以將需要8bit的英文字母壓縮到平均2.9)
    - LZW辭典壓縮技術
    - 無損影像壓縮
      - Run Length
      - Differential encoding
    - 有損影像壓縮
      - LSB(Least Significant Bit): 就是忽略小位元的值
      - VQ(Vector Quantization): Encoding and decoding with VQ CodeBook
- CH05 常用影像處理
  - 用Matlab進行影像處理
  - Gaussian lowpass filter
  - Prewitt horizontal edge-emphasizing filter
  - DCT, IDCT
  - Resize and Rotation
Part2 影像處理應用篇
- CH06 影像視覺系統
  - 視覺安全系統
    - 基礎黑白視覺
    - 灰階視覺
      - 半色調技術: 網點
      - 點陣式比對方式
      - 區塊比對方式
      - 誤差擴散法
    - 彩色影像
      - 灰階影像的進階版，依據色彩模型分為RGB與CMYK之後，同灰階影像的處理方式
  - Secret Sharing
    - 秘密持有人個別擁有部分鑰匙與資料
  - 圖形驗證碼
  - 動態密碼
  - QR-Code
- CH07 影像載體與偽裝
  - 偽裝概念介紹
  - 密碼法: 移位法(Transposition)與替代法(Substitution)
  - 資訊藏匿(Data Hiding)的目的: 隱匿式通道(Covert Channels)、偽裝法(Steganography)、匿名法(Anonymity)與版權標記(Copyright Making)
  - 資料嵌入評斷好壞的原則: Transparency、Robustness與Payload
  - 載體工具
    - Hide and Seek:
    - S-Tools
- CH08 影像品質評估與分析
  - 統計方式評估影像相似度
  - 工具方式評估影像相似度
- CH09 失真式影像復原
  - 空間域基礎
    - LSB嵌入法
    - OPAP
    - PVD
  - 壓縮域
  - 頻率域
    - DCT偽裝技術
    - DWT偽裝技術
- CH10 不失真影像復原
  - 空間域
    - Histogram-Based
    - DE
  - 壓縮域
  - 頻率域
Part3 影像與生活篇
- CH11 影像智慧權
  - 強韌型浮水印
    - 分散，或到頻率域去
    - 更改後依然可以得浮水印
  - 易碎形浮水印
    - 更改後可以得知
- CH12 浮水印工具之應用

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