github:
https://github.com/kotomineshiki/MultiMediaHomework
問題1
算法描述：
讀入兩張圖片
混合圖片=圖片1
For 圓形半徑 小於 對角線長度
Foreach
像素 in 混合圖片
If 該像素在圓形區域內
混合圖片圓形半徑內某位置的像素=圖片2該位置上的像素
半徑擴大
關閉圖片窗口
輔助函數函數：輸入矩陣上某個座標，判斷該座標是否位於圓形區域內
優化1 按照以上算法，對於已經在圈內的像素點，會被重複判斷是否在圓形區域內，這樣會帶來無用的性能消耗。
作爲優化的算法，只用判斷由於半徑擴大所帶來的“新”的圓環部分的像素點即可
程序實現：
語言及庫：python3.7 cv2庫
（未優化版本）
實現效果
問題2
算法描述：
這是一個LUT算法
本次作業採用二叉遞歸樹的方法
步驟爲：
-
按照紅綠藍的次序劃分八次，得到256個塊
-
每個塊計算其中心顏色
-
把原顏色替換成中心顏色
-
得到新位碼（8bit）和顏色的對應表
優化1. 如果隨機取中心顏色會造成黑點，所以採用平均值的方法
優化2. 只用優化1導致一些方塊邊緣的顏色出現突變，可以採用計算歐拉距離取最小的方法減少突變
計算優化：
遞歸部分僞代碼
#傳入塊 和 上一層次賦予的值
#if depth==8 計算結果保存並輸出
else{ 先序遍歷 進行下一層遞歸
先給塊內所有的顏色附上位值
#求中值
#左子樹（小塊和0,depth++）
#右子樹（大塊和1,depth++）
Briefly explain: 因爲比起藍色，人類對紅色更加敏感
程序實現：
使用庫cv2，python3.7 JetBrainspycharm
實現效果：
7bit調色板（未優化）
8bit調色板（未優化）
7bit調色板（優化）
8bit調色板（優化）
色碼（8bit：rgbrgbrg）對應RGB顏色
說明：第一位無意義，必定是0