一秒鐘摺好衣服 (One Second Fold Clothes)
我是一個不太會去摺衣服的人(因為我都是掛衣服在衣架上),然而看到這幅動畫讓我衝動很想學,在此記錄一下這個非常實用的一秒鐘摺好衣服,以便未來需要時可以直接查詢!
我是一個不太會去摺衣服的人(因為我都是掛衣服在衣架上),然而看到這幅動畫讓我衝動很想學,在此記錄一下這個非常實用的一秒鐘摺好衣服,以便未來需要時可以直接查詢!
不知是快要壽終正寢(從96年11月到現在),還是快被我操爛掉(因為常用來跑實驗),已經用將近三年的桌電,Windows XP藍屏後重開機的狀況越來越頻繁,還好我總是有隨時存檔的好習慣,不然寫到一半的論文就會整個消失!
很幸運的有人借我偏光鏡,之前只有在攝影學的書上看過,知道拍攝後的效果如何,如今有機會拿實物把玩,趁機拿來介紹一下偏光鏡使用方法 (Polarizer Usage)。
還記得從國小開始,一接觸影像檔案,其格式不是GIF就是JPEG,然而使用至今,一直都沒有特別去注意它的原理,實在可惜,既然因為研究接觸到影像壓縮格式,那我就簡潔地來瞭解JPEG的特色~所以什麼是JPEG?
在國中的時候就學過內插法,在我們生活中一直有用到,只是大多數都取概數,用習慣之後甚至連內插法這個關鍵字也忘了~在此我想要把內插法寫成程式,若只是一維內插法那就太簡單了,為了研究就接續寫二維內插法和三維內插法,感覺超有趣~
在瞭解結構相似性 (Structural SIMilarity)後,接下來就是驗證它的效果~我使用和峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)同樣的影像來示範。
前不久才使用影像品質衡量指標峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio),然而我發現它儘管客觀衡量,但並不能保證人眼檢驗就如其數字所代表。於是,找到更好且更複雜的指標結構相似性 (Structural SIMilarity)。來看愛因斯坦如何決定SSIM吧:P
在瞭解峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)定義之後,接下來當然就來驗證它的威力~
在此我特地找了png檔(無損壓縮)的影像,用nEOiMAGING影像處理軟體,將它另存為jpg檔(有損壓縮)的影像,其中jpg又有分壓縮品質。用肉眼也許看不太出來其中的差異,然而卻很容易從檔案大小看出端倪,壓縮品質越差,檔案大小越小。
通常在經過影像壓縮之後,輸出的影像通常都會有某種程度與原始影像不一樣。為了衡量經過處理後的影像品質,我們通常會參考PSNR值(峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio))來認定某個處理程序是否令人滿意。來看Lena如何決定PSNR吧~

Denoising results using different methods in the DWT domain. (a) Clean image; (b) noisy image: PSNR=22.16 dB (σ=20); (c) denoised image using BiSrhink: PSNR=31.09 dB; (d) denoised image using ProbShrink: PSNR=31.00 dB; (e) denoised image using SURE-LET: PSNR=31.02 dB and (f) denoised image using the proposed method: PSNR=31.26 dB.
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