Capitulo 2

Preproceso: mejora de la imagen
Gonzaled &Woods Digital Image Processing cap4

Mejora de la imagen

1

• Transformaciones de la imagen dirigidas a
mejorarla para el proceso posterior
– Mejora decontraste:
• Operaciones puntuales de transformación
• Operaciones basadas en el histograma: ecualización
• Binarización

– Suavización y afilado
• filtros lineales
• filtros no lineales

–Pseudocoloreado
– Otras: separación de planos de bits….
Mejora de la imagen

2

Operaciones puntuales de transformación de la intensidad
Son transformaciones de la imagen
que no involucran vecindarios
(mascarasde convolución)

Estiramiento de contraste,
en el limite es la
binarización de la imagen

Imagen inversa

Mejora de la imagen

3

Estiramiento de contraste
mediante una función lineal
por trozosespecificada por
dos puntos.
En el limite, cuando r1=r2 se
convierte en un proceso de
binarización por un umbral

Mejora de la imagen

4

Compresión del rango de valores de intensidad, sirve paravisualizar
algunas funciones, como el espectro de las transformadas.

Mejora de la imagen

5

Gray level slicing: resaltar
un rango de valores de
intensidad que
corresponden con objetos
de interés.
Serequiere el
conocimiento a priori de
los rangos de valores
apropiados.

Mejora de la imagen

6

Histograma de la imagen: estimación de la distribución de
probabilidad de los niveles de intensidad

Algunosejemplos de
distribuciones tipicas de los
niveles de gris.

Mejora de la imagen

7

Las transformaciones de intensidad pueden entenderse como
transformaciones entre variables aleatorias que siguenddp
determinadas por la transformación

Mejora de la imagen

8

La ecualización de la imagen consiste en tratar de transformar
el histograma de la imagen en un histograma uniforme. Se
consigueutilizando como función de transformación la
distribución acumulativa de la intensidad.

Formulación discreta
Formulación continua
Mejora de la imagen

9

Ejemplo de
ecualización del
histograma. El...