Transformaciónes En Intensidad Y Filtrado Espacial

TRANSFORMACIÓNES EN INTENSIDAD Y FILTRADO ESPACIAL
UNIDADES TECNOLÓGICAS DE SANTANDER

Acuña, John Jairo, código 1098603445; Rojas, Carolina Andrea, código 63526029.
García, Yeison Rafael, código 9021270.
Procesamiento Digital de Imágenes. Grupo E151

Resumen—El siguiente documento muestra algunas técnicas usadas para manipular imágenes con ayuda de Matlab. Entre ellas se encuentranoperaciones aritméticas y booleanas.

Índice de Términos—Histograma, iluminación, umbral, contraste, pixel.

* INTRODUCCIÓN
El principal objetivo de las técnicas de mejora es procesar una imagen de forma que resulte más adecuada que la original para una aplicación especifica. Las aproximaciones presentes en este documento pertenecen a métodos en el dominio espacial lo cual se refiere alpropio plano de la imagen, y las técnicas de esta categoría se basan en la manipulación directa de los pixeles de la imagen.

PRINCIPALES TIPOS DE OPERACIONES GLOBALES

Operaciones de procesamiento global: Cada pixel es tratado de forma independiente, ya sea con una o varias imágenes.

* Aritméticas: Sumar, restar, multiplicar, máximo, etc. Pueden ser unarias (una sola imagen y un valorconstante) y binarias (con dos imágenes).

* Booleanas: and, or, not, etc. Unarias y binarias.
* Otras: Transformaciones de histograma, transformaciones de color, binarización. Etc.

Cada operación tendrá un significado, utilidad, y aplicaciones específicos.

Supongamos una imagen de entrada A y una imagen resultado R.
Ejemplo: Vamos a invertir R(x, y)=255-A(x, y)

>> A=imread('niña.png');
>> Imshow (A)
>> Subplot (), subimage (A), title ('Imagen A');

>> Whos A
Name Size Bytes Class
A 426x480x3 613440 uint8


>> R=255-A;
>> Imshow (R)
>> Subplot (),subimage (R),title ('Imagen R');

>> R=175+A;
>> subplot (),subimage (R),title ('Imagen R');

>> R=20*A;>>subplot (),subimage(R),title('ImagenR');

>> R=100*(~A);
>> subplot(),subimage(R),title('Imagen R');

Histogramas: En general un histograma representa gráficamente una distribución de frecuencias.
En una imagen se representan las frecuencias de los diferentes valores en escala de grises.

>> R=imread (‘niña.png’);
>> Subplot (2,1,1),subimage (R),title('Imagen A');
>> Subplot (2,1,2),imhist (R),title ('Histograma R');

Iluminación: Cantidad de energía de la fuente de iluminación que incide en el objeto y se dirige al punto (x, y) de la imagen generada.

0 < i (x, y) < 1

Contraste: El contraste incrementa el cambio de luminosidad entre las zonas más oscuras o más claras de una fotografía, simulando a su vez, un mejor enfoque yclaridad de imagen.

Rango Dinámico: Es la razón entre la intensidad máxima medible y la intensidad mínima detectable. Al superarse el límite superior se produce la saturación y debajo del límite inferior solo hay ruido (nivel 0 en la cuantización)

Operaciones elementales con pixeles

* Sumar una constante R(x, y):= A(x, y) + a.
El resultado es incrementar el brillo de la imagen en lacantidad indicada a. El histograma se desplazará a la derecha en a pixeles.

>> Whos A
Name Size Bytes Class

A 426x480 204480 uint8

%%CODIGO PARA LA SUMA
Clc
Clear all
A=imread ('niña.png');
A=rgb2gray (A);
For x =1:1:426;
For y =1:1:480;

Suma(x,y)=A(x,y)+85;
If suma(x,y)>255
Suma(x,y)=255,
End
End
EndSubplot(2,1,1),subimage(suma),title('Sumando a=85, a la Imagen');
subplot(2,1,2),imhist(suma),title('Histograma de la imagen');

* Restar una constante R(x, y) = A(x, y) – a.
El numero a es la cantidad en la que se decrementa el brillo de la imagen. El histograma se desplaza a la izquierda en a pixeles.

%%CODIGO PARA LA RESTA
Clc
Clear all
A=imread ('niña.png');
A=rgb2gray (A);
For...