Programa en matlab para ecualización de histogramas en imagenes

PDI
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA EN INGENIERIA Y TECNOLOGIAS AVANZADAS

CERÓN HDZ FERNANDO EDUARDO 6BM1 PDI

 OBJETIVOS
-Conocer el comportamiento de las funciones para ecualizar un histograma. -Ecualizar un histograma. -Tener claros los conceptos usados en la ecualización.

proporciona información sobre el brillo y el contraste de la imagen, y puede ser utilizado para ajustarestos parámetros, eliminar ciertas tonalidades molestas, etc ... TRANSFORMACIONES BASADAS EN EL HISTOGRAMA Realizar diferentes operaciones usando el histograma en lugar de sobre la totalidad de la foto pixel a pixel resulta ventajoso. Ventaja de los histogramas: Reducción de la carga computacional: se pasa de una función bidimensional f(x,y) con NxM valores a una función unidimensional H(p) con 2gvalores. (siendo g el número de bits empleados en la digitalización). La mejora de la calidad de una imagen, utilizando el histograma, se basa en modificar el histograma de la imagen original para, a partir del histograma transformado, obtener una nueva imagen, presumiblemente, mejor. Contraste de una imagen Son los cambios abruptos de la frecuencia relativa del número de píxeles para distintoniveles de gris. (Siempre interesa contrastes altos) El contraste muestra las variaciones locales del brillo. Realmente muestra la separación entre los niveles de gris. Una imagen con poca separación de los niveles de gris tiene poco contraste.

 INTRODUCCION
En esta práctica realizaremos y conoceremos las diferentes formas que tenemos para ecualizar un histograma, esto sin usar los comandospreestablecidos de MatLAB como lo es el histeq() . Propondremos también un método para visualizar el histograma de una imagen sin usar el comando imhist().

 MARCO TEORICO
El histograma es la base de una gran cantidad de técnicas de procesado de imagen y por esa razón es objeto de estudio en esta práctica. El histograma de una imagen contiene el número de píxeles que tienen el mismo nivel degris. (Probabilidad de que un determinado nivel de gris aparezca en la imagen). En general se representa como un gráfico de barras en el que las abcisas son los distintos colores de la imagen y las ordenadas la frecuencia relativa con la que cada color aparece en la imagen. El histograma

Existen dos métodos diferentes para modificar el contraste. 1.- Modificando el rango dinámico si este espequeño. 2.- Modificar el contrate actuando sobre las intensidades de cada pixel. Ecualización de una imagen Obtención de un histograma horizontal, es decir todos los niveles de gris tienen el mismo número de píxeles. La ecualización se realiza trabajando sobre los histogramas acumulados. La ecualización se utiliza cuando toda la imagen tiene las mismas propiedades, es decir toda es oscura o toda esclara.

FIG.- Histograma usando comando imhist().

Comenzamos con la creación de un vector ������������ el cual indica los diferentes niveles de luminosidad; en este caso de 0 a 255.
>>for k=1:256 rk(k,1)=k-1; end

 DESARROLLO
Comenzamos por proponer la imagen a utilizar:

A continuación recorremos toda la imagen para contar el numero de pixeles con una luminosidad igual, declaramos unvector para la sumatoria del mismo tamaño que rk .
>>[nk]=zeros(256,1); >>for i=1:m for j=1:n lum=img(i,j); nk(lum+1,1)=nk(lum+1,1)+1; end end

Fig.-Imagen a la cual se le aplicaran los procesos de ecualización.

Mostramos el histograma (escala de grise) obtenido con el comando imhist() con fines solo de comparación:

Y graficamos este vector nk relacionándolo con rk . >>stem(rk,nk,'.')FIG.- Imagen en escala de grises FIG.- Histograma obtenido con el programa.

METODO UNIFORME  Histograma ecualizado

Para fines ilustrativos obtendremos la distribución acumulativa, que no es mas que una relación entre el nk de cada luminosidad entre el tamaño de la imagen .
>>HI=nk/(n*m);

 Imagen original y ecualizada

FIG.- Distribución Acumulativa.

Después de esto comenzamos con...