s1091537 Homework #2
1122 Digital Image Processing Assignment #2 報告
學號：s1091537
姓名：蔡佾家
主題：空間域濾波 - 邊緣偵測
專案目標：
使用者可輸入任意一張圖像，程式會自動提取出重要的邊緣輪廓，並省略過於細節的部份，供小朋友學習。以下圖為例，程式提取出建築物、裝置藝術、樹木等的主要邊緣輪廓，但忽視掉建築物上的裝飾線條、樹葉的細部輪廓、草地的輪廓。
開發平台：Microsoft Windows 11, Visual Studio
Code, OpenCV 4.6.0, Python 3.7.9
主要概念說明：
1. 首先，我們調整輸入圖像的大小，接著轉換為灰階圖像，並進行灰階直方圖均化（Histogram Equalization）使後續提取輪廓的效果更佳。左圖為原始圖像，右圖為處理後的圖像。
2. 我們以Canny演算法提取出邊緣，使圖像從下面左方變為中間。接著，我們計算出每個像素周圍15*15範圍內共有幾個是邊緣的像素，得到一張代表密度的右圖。從下圖中可看出，邊緣最密集的紅圈處，在右方的密度圖上也最亮。
3. 我們選取密度前30%的像素進行高斯模糊，並回到步驟2繼續迭代。下方左圖為原圖，右圖為迭代5次後的圖像，對比可見，樹葉與草地部分被強烈的模糊化（因為他們密度很高，會被模糊化），但裝置藝術與建築的邊緣仍然保持清晰（因為他們密度較高，不會被模糊化）。
4. 在進行多次步驟2-3的選擇性模糊化後，我們就可以以Canny演算法取出經模糊化圖像的輪廓，成為最終結果。下圖由左至右為「經不同次數選擇性模糊化」的結果，越右邊選擇性模糊化的次數越多，而其效果也越好，可看出樹葉與草地的輪廓漸漸被清除。
成果展示與討論：
#範例1
#範例2
#範例3
#範例4
#額外範例
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