Procesamiento de imagenes en matlab

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Procesamiento Digital de Señales ESPE 2012 |
Procesamiento de Imágenes |
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Santiago Izurieta- Adriana Ortiz- Nicolás Vivar |
23/01/2012 |
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ÍNDICE GENERAL
1. TEMA……………………………………………………………………………….2
2. OBJETIVOS…………...……………………………………………………………...2
2.1 ObjetivoGeneral……………………………………………………………….2
2.2 Objetivo Específico……………………………………………………………2
3. MARCO TEÓRICO………………………………………………………………...3
4. EXPLICACION DEL PROGRAMA……………………………………………...16
5. CODIGO DEL PROGRAMA……………………………………………………. 16
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES…………………………………...20
7. BIBLOGRAFIA…………………………………………………………………….21

1. TEMA:
PROCESAMIENTO DE IMAGENES
2. OBJETIVOS
2.1. ObjetivoGeneral
Usando el software matemático Matlab, implementar una aplicación que permita separar dos imágenes sobrepuestas, obteniendo al final la imagen original.
2.2. Objetivo Específico
* Mediante el uso de Matlab procesar diferentes imágenes
* Implementación de filtros espaciales
* Usar métodos direccionados a pixeles para la manipulación de imágenes.
* Implementar el software desuma y resta de áreas definidas de imágenes (secuencias discretas) para separar imágenes montadas y descubrir la fotografía original.

3. MARCO TEORICO
Procesamiento Digital de imágenes
El procesamiento digital de imágenes es el conjunto de técnicas que se aplican a las imágenes digitales con el objetivo de mejorar la calidad o facilitar la búsqueda de información.
Tradicionalmente, lasimágenes digitales se han representado como matrices rectangulares de pixeles y los videos como una secuencia de frames en movimiento.
Para el procesamiento de una imagen existen varias técnicas, las cuales se usan para obtener información no visible, resaltar bordes, suavizarlos, quitar detalles irrelevantes, agrupar objetos, eliminar el fondo, etc.
A continuación expondremos ciertascaracterísticas del proceso de filtrado

Una técnica muy usada es el filtrado, el cual puede llevarse a cabo sobre los dominios de frecuencia y/o espacio
Filtrado en el dominio de la frecuencia
Los filtros de frecuencia procesan una imagen trabajando sobre el dominio de la frecuencia en la Transformada de Fourier de la imagen. Para ello, ésta se modifica siguiendo el Teorema de la Convolucióncorrespondiente:
1. se aplica la Transformada de Fourier,
2. se multiplica posteriormente por la función del filtro que ha sido escogido,
3. para concluir re-transformándola al dominio espacial empleando la Transformada Inversa de Fourier.

Figura 1: Ejemplo de filtrado en el dominio de la frecuencia
Teorema de la Convolución (frecuencia): G(u,v) = F(u,v) * H(u,v)
F(u,v): transformada deFourier de la imagen original
H(u,v): filtro atenuador de frecuencias

Como la multiplicación en el espacio de Fourier es idéntica a la convolución en el dominio espacial, todos los filtros podrían, en teoría, ser implementados como un filtro espacial.

Figura 2: Etapas del procesamiento de imágenes en el dominio de la frecuencia.

Filtrado en el dominio del espacio
Las operaciones de filtradose llevan a cabo directamente sobre los píxeles de la imagen. En este proceso se relaciona, para todos y cada uno de los puntos de la imagen, un conjunto de píxeles próximos al píxel objetivo con la finalidad de obtener una información útil, dependiente del tipo de filtro aplicado, que permita actuar sobre el píxel concreto en que se está llevando a cabo el proceso de filtrado para, de este modo,obtener mejoras sobre la imagen y/o datos que podrían ser utilizados en futuras acciones o procesos de trabajo sobre ella.

Los filtros en el dominio del espacio pueden clasificarse en:
* Filtros lineales (filtros basados en kernels o máscaras de convolución).
* Filtros no lineales.

Filtrado lineal | Filtrado no lineal |
Convolucionar la imagen con una matriz...