Imagenes matlab

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Visión por Computador utilizando MatLAB Y el Toolbox de Procesamiento Digital de Imágenes

Erik Valdemar Cuevas Jimenez Daniel Zaldivar Navarro

Índice general
1. Introducción 2. Conceptos básicos de las imágenes 2.1. Lectura y escritura de imágenes a través de archivo 2.2. Acceso a píxel y planos en las imágenes . . . . . . 2.3. Sub-muestreo de imágenes . . . . . . . . . . . . . . 2.4.Tipo de dato de los elementos de una imagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 5 5 8 14 14 16 16 18 19 20 21 25 27 29

3. Procesamiento de la imagen. 3.1. Filtraje espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Funciones para la extracción de bordes . . . . . . . 3.3. Imágenes binarias y segmentación por umbral. . . .3.4. Operaciones morfológicas . . . . . . . . . . . . . . . 3.5. Operaciones basadas en objetos . . . . . . . . . . . . 3.6. Selección de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7. Medición de características . . . . . . . . . . . . . . 3.8. Funciones para la conversión de imágenes y formatos

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . de color

4. La herramientavfm 32 4.1. Captura de la imagen en matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

1

Índice de figuras
2.1. 2.2. 2.3. 2.4. 2.5. 2.6. 2.7. 2.8. 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. Representación de una imagen a escala de grises en MatLAB. Representación de una imagen a color RGB en MatLAB. . . . Imagen mostrada al utilizar la función imshow. . . . . . . . . Obtención del valor de un píxel de image2. . . . .. . . . . . Planos de la imagen a) rojo, b) verde y c) azul. . . . . . . . . Utilización de la función impixel. . . . . . . . . . . . . . . . Utilización de la función improfile. . . . . . . . . . . . . . . Ejemplo de submuestreo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 7 9 9 10 12 13 14 17 18 19 20 21 22 22 22 23

Filtrado espacial por una mascara de 3 x 3. .. . . . . . . . . . . Imagen resultado del filtraje espacial. . . . . . . . . . . . . . . . . Imagen resultado de la aplicación del algoritmo de canny. . . . . a) imagen original y b) imagen resultado de la aplicación de un umbral de 128. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5. a) imagen original y b) imagen resultado de la aplicación de la operación morfológica considerando larejilla de 3 x 3. . . . . . . 3.6. Imagen resultado de la función erode. . . . . . . . . . . . . . . . 3.7. Imagen binaria conteniendo un objeto. . . . . . . . . . . . . . . . 3.8. (a) Conectividad conexión-8 y (b) conexión-4. . . . . . . . . . . . 3.9. Problema al elegir la conectividad. . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.10. a) Imagen original binaria, b) imagen resultado de la operaciónbwlabel Considerando como conectividad conexión-4 y (c) la codificación de color. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.11. Ejemplo de imagen indexada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.12. a)Imagen a escala de grises e b) imagen binarizada. . . . . . . . . 3.13. Resultado de el ejemplo de la función bwlabel. . . . . . . . . . . 3.14. a) Imagen a escala de grises e b) imagenbinarizada. . . . . . . . 3.15. Representación de la variable imagesegment. . . . . . . . . . . 3.16. Imagen utilizada para ejemplificar el uso de la función imfeature. 3.17. Identificación de los centroides. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.18. Imagen RGB. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.19. Imagen HSV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.20.Planos de la imagen a) H, b) S y c) V. . . . . . . . . . . . . . . .

24 24 25 26 26 27 28 29 30 30 31

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ÍNDICE DE FIGURAS 4.1. Ventana de la herramienta vfm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2. Proceso de captura de la herramienta vfm. . . . . . . . . . . . .

3 33 34

Capítulo 1

Introducción
La implementación de algoritmos en visión por computador resulta muy costoso...
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