Informe 4 De Procesamiento De Señales

Páginas: 5 (1065 palabras) Publicado: 9 de enero de 2013
MUESTREO Y CUANTIFICACION

OBJETIVOS

* Utilizar MATLAB y programar con funciones ejemplos básicos.

* Utilizar el efecto de cuantificación para obtener una imagen con distintos números de bits.

MARCO TEORICO
* El procesamiento de imagen llevado a cabo por ordenador, se
denomina procesamiento de imagen digital.
* Las aplicaciones de procesamiento de imagen digital sonmuy
variadas, siendo utilizado en :
· Investigaciones Biológicas : para el análisis de
muestras biológicas.
· Defensa : Reconocimiento de formas, mejora e
interpretación de imágenes.
· Imágenes de diagnóstico médico.
· Publicidad.
· Fotografía.
· Exploración del espacio y astronomía.
· Efectos especiales en vídeos y películas.
El proceso completo de digitalización de una imagen puedeser
descompuesto en las siguientes fases:
· Captación de imagen.
· Muestreo de imagen.
· Cuantificación de la imagen.

Procedimiento
* FUNCIONES DE USUARIO
a) ESCRIBIR LA FUNCION
function [pf] = f1(p) %definicion de la funcion
%f1 Precio venta publico
%f1(p) devuelve el precio con IGV
%de un producto, dado su precio (p) sin IGV
igv = 0.18; %Cuerpo de la funcion
pf= p*(1+igv);
end

b) Escribir la funcion

%CODIGO 02
function [y] = f2(n) %definicion de la funcion
%x Calcula l.a funci{on y = x2
% La funcion se representa entre los valores -n y n
x = -n:0.1:n;
y = x.^2;
plot(x,y);
grid;
end

a) Modificar la funcion para que podamos podamos calcular la funcion y=xp,donde pasa p sea valor positivo.



b) Escribir una fucion quelea la imagen mediante una vemtana de dialogo ,la convierta en matriz y permita visualizarla.
[fichero,p1] = uigetfile(('*.jpg'),'Imagen a procesar');
%concatenar el directorio y el nom,bre del fichero
s1 = strcat(p1,fichero);
%cargar en x y map, la imagen y su mapa de color respectivamente
[X, map] = imread(s1);
%cargar en M, N y T, el tamaño y numero de planos de la iamgen
[M,N,T] =size(X);
%convertir la imagen a formato dopbler precision
image(X)
title('UNTECS 256')

II. MUESTREO Y CUANTIFICACION CON FUCNIONES DE USUARIO
1) Leer la imagen untecs256 y convertira en una matriz.
2) Visulaizar dicha imagen con matlab.
3) Reducirla a la mitad de su tamaño,eliminando pixels alternos (uno si y otro no) en ambas coordenadas, creando una nueva imagen con el nombrede untecs 128, y luego visualizarla con matlab.
function[M,N,X] = pedir_imagen1
%Llamar a interface windows que permite adquir el nombre de un fichero
%y el directorio en el está, se carga en la variable fichero el nombre
%del fichero, y en la variable p1 su puath (directorio donde se ubica)
%(inicialmente solo se listarán las imagenes con extensiones bmp,jpg y tif)
[fichero,p1] =uigetfile('*.jpg');
%concatenar el directorio y el nom,bre del fichero
s1 = strcat(p1,fichero);
%cargar en x y map, la imagen y su mapa de color respectivamente
[X, map] = imread(s1);
%cargar en M, N y T, el tamaño y numero de planos de la iamgen
[M,N,T] = size(X);
%convertir la imagen a formato dopbler precision
image(X)
title('UNTECS 256')
%Y = im2double(X);

figure(2)
I1 = imresize(X,1/2)image(I1);
title('UNTECS 128')

%MULTIPLICADO POR 2
figure(3)
I2 = imresize(I1,2)
image(I2);
title('UNTECS 256a')

%REDUCIDO POR 3
figure(4)
I2 = imresize(X,1/3)
image(I2);
title('UNTECS 256/3')

%REDUCIDO POR 6
figure(5)
I2 = imresize(X,1/6)
image(I2);
title('UNTECS 256/6')

%REDUCIDO POR 3 EN SENTIDO HORIZONTAL Y 6 EN SENTIDO VERTICAL
figure(6)
I2 =imresize(X,[M/3,N/6])
image(I2);
title('UNTECS 256/[3 - 6]')
end


+








8. Crear una función BILINEAL(x,r) que tome una imagen, reduzca su tamaño por “r”, y después vuelva a ampliarla al mismo tamaño inicial, pero ahora efectuando interpolación bilineal. Comparar los resultados con la interpolación por repetición vista en el apartado anterior.


%CABECERA PARA TODAS LAS...
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