- Part 1 正餘弦波基礎介紹 週期與非週期性函數之基礎
- Part 2 複數概論 傅立葉級數
- Part 3 傅立葉轉換 連續與離散概念
- 電腦轉換都是離散的，所以需要先將現實連續的信號轉為離散，處理後再轉為連續
- Part 4 迴旋積(卷積) 二維連續及離散傅立葉轉換對
- 基本上大多過濾操作都是經由卷積
- 影像資料至少是二維
- Part 5 二維傅立葉轉換性質
- Part 6 傅立葉頻譜與相位角
- 相位角在訊號中較有意義，影像中則否
- Part 7 數位影像的傅立葉轉換
- Part 8 影像頻率域濾波基礎
- Part 9 理想低通濾波器
- 理想低通濾波器是不可能實現的，只能模擬
- 使用會造成水紋波的現象
- Part 10 巴特沃斯低通濾波器
- n值越大，衰減越大
- Part 11 高斯低通濾波器
- 最常用，最接近現實生活的濾波器
-
Part 12 三種低通濾波器比較
- Part 13 理想高通濾波器
- Part 14 巴特沃斯高通濾波器
- Part 15 高斯高通濾波器
- Part 16 選擇性的濾波 頻率域中的拉普拉斯
- Part 17 同態濾波
- Part 18 實現
- Part 19 模擬影像中雜訊
- 胡椒鹽雜訊
- 高斯雜訊
- 頻率域干擾
- Part 20 影像空間域濾波(一)
- 平均濾波器: 變得模糊，對於頻率域干擾無效
- 中值濾波器: 對胡椒鹽雜訊非常有效，但對高斯濾波器無效，對於頻率域干擾無效
- Part 21 影像空間域濾波(二)
- 拉普拉斯濾波器: 二次微分，雜訊被強化，無法解決頻率域干擾
- Sobel濾波器: 一次微分，雜訊被強化(比拉普拉斯更強)，無法解決頻率域干擾
- Part 22 影像頻率域濾波(一)
- 理想低通濾波器: 對於空間域的雜訊無法消除，但可以消除頻率域干擾
- 高斯低通濾波器: 對於空間域的雜訊無法消除，但可以消除頻率域干擾
- Part 23 影像頻率域濾波(二)
- 理想高通濾波器: 對於空間域的雜訊會被增強，頻率域干擾也會被增強
- 高斯高通濾波器: 對於空間域的雜訊會被增強，頻率域干擾也會被增強
- Part 24 影像頻率域濾波總結
