此篇論文為升大四暑假跟吳俊霖老師作專題研究的成果，於同年參加中區影像顯示專題實作競賽，最後獲得優等作品。

　　此專題主要內容和『高動態範圍影像』有關，而我在之前的文章裡有簡單的介紹什麼是高動態範圍影像(一個有效的高動態範圍影像合成方法)。而這篇論文主要是要將多張不同曝光時間序列影像中的移動物體自動的去除。由於不同曝光時間本身兩度差異甚大，所以傳統的移動物體偵測法在此是無法使用的，因此我們提出了先將每張影像個別的轉成 HDR 影像，因為 HDR 影像及為外界的真實亮度，所以可以去除曝光時間不同的影像，之後再用簡單的移動物體偵測法即可很有效的偵測出移動物體。下面是系統的流程圖。


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　　這個也是修『分散式系統』的作業之一。(上一個作業: RPC聊天室)這次作業的內容要求都一樣，只是要用 Java 的 RMI 來寫。RMI 實際上是用 socket 溝通，只是實際運作細節由 RMI 隱藏，程式設計師不需要處理。程式語言為 Java，有使用 Java applet。


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　　給一張影像，可以自動的將影像中的物件分割出來。程式開發環境 VC 2003 & MFC。
　　主要程式碼來源： JSEG project。我將他修改成視窗程式，可在 VC 上執行。


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Color Image Segmentation

　　這一篇論文是大四下上修碩士班課程－圖訊識別的時候期末論文報告所讀的。主要是在做影像分割。而所謂的影像分割是要將一張影像的物件、背景自動的獨立取出。而理想的影像分割是希望有紋理、材質的物件，我們可以正確的分割出來。比如說我有一張黑白相間的窗簾，我們當然不希望分割的結果是黑的一條、白的一條、黑的一條....而是希望整個窗簾視為一整個完正的物件。而這篇論文及著重在這個部份，可以將材質的物件完整的分割出來。下圖中(圖來自於論文)，左邊為原始影像，右邊為分割後的結果。最後作者的方法分割成 27 個區域，可以看到同一種花的區域被完整的分割出來，而不是一朵朵的被分割。


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Digital Watermarking Robust to Geometric Distortions
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 14, NO. 12, DECEMBER 2005

　　這一篇論文提出了兩個方法來讓浮水印可以抵抗幾何變型。第一個方法利用影像的正規化(Image Normalization)。正規化後的特色是說，原始影像和經過幾何變型的影像，做了正規化之後，都可以得到相同的影像。利用這個特性，將浮水印藏在正規化後的區域，就算是遭受到幾何破壞，還是可以從正確的位置取回我們藏入的浮水印。第二個方法是利用原始影像來估算幾何破壞的向量，將破壞後的影像反推回沒有破壞前的狀態，再從對應的位置抓回我們藏入的浮水印。第一個方法在取回浮水印的時候不需要原始的影像，而第二的方法則需要。而取回浮水印不需要原始影像(Blind)是大家比較著重研究的部份。
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　　前陣子和同學愛上了橋牌，但是晚上大家各自都在家裡無法一起玩橋牌，所以就想要自己寫一個多人線上的橋牌程式。想要以 Socket 的方始來架構，於是在網路上找了一些範例程式(The Code Project)，抓了許多MFC Socket 的範例，其中大多為聊天室的程式。研究了一陣子之後，把我要用的部份取出，加入了橋牌必須的其他要素(顯示牌、選牌...等等)，後來寫到一半期末考即將到來，所以目前是停擺的狀態，之後有時間再繼續吧！

　　開發環境：VC++ 2003 & MFC


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　　此為大四下，上修研究所課程－分散式系統的作業之一。作業內容是要求透過 RPC 的方式來建構一個聊天室。這和一般常用的 Socket 有點不太一樣，因為他是 Client 可以直接呼叫 Server 端的 Function。這樣程式寫起來感覺是比 Socket 簡單許多，但是就是一定要符合 RPC 的規格才行。而且 Server 端也要特殊的架構才可以執行，總之，這個作業讓我更了解上課老師所教的 RPC。編譯環境為 gcc，程式語言為 C。


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　　此篇論文為我在『中興大學資訊科學與工程學系』大學四年級下學期的時候，和『訊號與影像處理實驗室』的指導教授－吳俊霖老師指導下所完成。

　　近幾年來 "高動態範圍影像" 可以說是越來越熱門，而這篇論文的貢獻主要就是提出一個方法，讓合成出來的高動態範圍影像色彩更加的飽和、銳利，並且有效的解決原始影像本身就過亮導致合成結果錯誤的問題。

　　而什麼是 "高動態範圍影像"(以下簡稱HDR) 呢？簡單的來說傳統的數位相機所拍出來的相片是屬於 "低動態範圍影像"(以下簡稱LDR)，也就是說當外界真實亮度低於某個值，相機只能以 0 來記錄，亮度高於某個臨界值，相機都只能以 255 來表示。所以當天空很亮的時候，拍出來的相片就會一片白，看不到空中的雲彩。而當陰影的部份也只能一片黑，看不到暗部的細節。就像下圖所顯示。左圖為 HDR 影像，也就是眼睛所看到外界的真實景物，右圖為一般數位相機所拍出來的相片，可以看到天空部份呈現一片死白。
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Multiscale Fragile Watermarking Based on the Gaussian Mixture Model
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 15, NO. 10, OCTOBER 2006

　　這一篇論文主要是在說明，先將影像作小波轉換(DWT)，再利用 probability density function (PDF) 的概念來算出每個 Watermarking Block 的值V，最後透過 Code Map 來將浮水印藏入。舉個例子來說，如果說我的 Code Map 設計是要藏 "00" 的時候，那我經過DWT轉換之後的右上角 Watermarking Block 的 V 要等於左下角的 V，於是我只要去修改其中的一個V讓他們彼此相等，而要取出浮水印的時候，只要看到右上、左下角的 V 相等，即可知道該 Watermarking Block 所藏的浮水印為 "00"。
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　　第一個屬於我自己的Blog，為什麼要選在這的地方我也不清楚，基本功能大概看了一下都滿容易上手的，相信會是一個發展空間很大Blog。
　　希望可以透過這個Blog，來紀錄我求學過程的一些心得，以及到目前為止的一些小小成就。使用Blog已經成為現今的趨勢，而即將邁入社會的我，我想我一定要跟上這個趨勢。就在這裡，我踏入職場的起點....

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