Frequency in Digital Image :

• Q : What is Frequency in Digital Image ?

A: Rate at which color values change.

Discrete Cosine Transform (DCT) :

• Q : What is DCT ?

A: " 時間資訊 " 或 " 空間資訊 " 轉換至 " 頻域 " 的表示法

• JPGE Compression

Q : JPEG壓縮影像，為什麼能跟原始影像看起來非常相近 ?

A:

因為JPEG壓縮影像時，影像訊息丟失的部份是經由DCT轉換後接近高頻的部份 (如圖1628部分)，

人眼不容易察覺高頻分量的訊號丟失帶來的變化

Bayer Color Filter

• What is Bayer Color Filter ?

A:

一種感光元件中儲存顏色的方法，使用陣列來儲存每一個 photo site 中單一的顏色分量

• 原理 :

1 . Interpolation 用於從來自相鄰點的信息算出其他兩個顏色分量

2 . 陣列中每一點儲存的顏色交錯排列、且綠色的數量為其他顏色數量的兩倍，因為人類對綠色比較敏感

• Nearest Neighbor Algorithm :

求 A RGB 值

Step 1 : 從 Bayer Color Filter 對照 A 點原本是什麼顏色。

===> Bayer Color Filter 感應 G 但 A 本身是 R ， 因此 A 的 G 值是 0

Step 2 : 再來從A的鄰居找 A 的 其他顏色 的值，再將其平均

===> A 的 R 值 : 從Bayer Color Filter 感應 R 的地方 對照 The actual color 為紅色的地方

在Bayer Color Filter 中 A 的鄰居為 R 有 正上方跟正下方，各對應紅跟白 ，

所以 R 值是 (255 + 255) / 2 = 255

===> B 值 以此類推，Bayer Color Filter 中 B 在左右方，其各對應藍跟白 ，

所以 B 值是 (255 + 255) / 2 = 255

Step 3 : 結論 A 的 RGB 為 ( 255,0,255 )

• Color Aliasing

顏色經 Bayer Color Filter 後跟 原本顏色不一樣

Example :

1. B 的 RGB

Step 1 : B 的位置 Bayer Color Filter 感應 R ，但 B是 藍 ， 所以 R =0

Step 2 : 從 鄰居找其他顏色

===> G : Bayer Color Filter 感應 G 有上下左右4個 ，但他們對應的卻不是綠跟白，

所以是 ( 0+0+0+0 )/4 = 0，G = 0

===> B: Bayer Color Filter 感應 B 有 4 個 ，他們剛好對應藍跟白，

所以 ( 255+255+255+255 ) / 4 = 255 ， B = 255

Step 3 : B (0,0,255) 為藍色跟原本顏色一樣。

2. C 的 RGB

( (0+255) / 2 , 255 , (0+255) / 2 ) = (127.5,255,127.5) 跟原來不同!!!!

Anti-Aliasing

沒經過 Anti-Aliasing 處理會有鋸齒狀，因為黑色的字與白色的背景涇渭分明，再加上pixel是正方形的

• What is Anti-Aliasing ?

A : 把邊界的地方模糊化，以灰色的方式呈現，以至於不會黑色的字與白色的背景涇渭分明