Procesamiento De Imagenes

Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica

Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (PS02)

Laboratorio: 4
Procesamiento Digital de Imágenes con MatLab II

Ing. José C. Benítez P.

Índice
Procesamiento Digital de Imágenes con MatLab: Introducción. Conceptos básicos de las imágenes
Lectura y escritura de archivos de imágenes. Acceso a pixel y planos en las imágenes. Submuestreo de imágenes Tipos de datos de los elementos de una imagen

Procesamiento de la imagen
Filtraje espacial Funciones para la extracción de bordes Imágenes binarias y segmentación por umbral. Operaciones morfológicas. Operaciones basadas en objetos Selección de objetos Medición de características Funciones para la conversión de imágenes y formatos de color.

La herramienta vfm
Captura dela imagen en MatLab

Notas finales
Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.

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Introducción
Implementación de VA con C++ • La implementación de algoritmos en Visión Artificial (VxC) resulta muy costoso en tiempo ya que se requiere de la manipulación de punteros, gestión de memoria, etc. • Lenguaje C++ (que por sus características compartidas de alto ybajo nivel lo hacen el mas apropiado para la implementación de algoritmos de VC) supondría la inversión de tiempo y sin la seguridad de que lo implementado funcionará. • C++ para el periodo de prueba exige un tiempo normal de corrección de errores debidos al proceso de implementación del algoritmo, es decir errores programáticos efectuados por ejemplo al momento de multiplicar dos matrices, etc..Procesamiento de Imagenes y Vision Artificial - Prof. Ing. Jose C. Benitez P.

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Introducción
MatLab oportuno, el Toolbox de PDI (TPDI) • Todos estos problemas pueden ser resueltos si la implementación de prueba es realizada en MatLAB utilizando su TPDI con ello el tiempo de implementación se convierte en el mínimo con la confianza de utilizar algoritmos científicamente probados yrobustos. • El TPDI contiene: • Un conjunto de funciones de los algoritmos mas conocidos para trabajar con imágenes binarias, trasformaciones geométricas, morfología y manipulación de color. • Funciones ya integradas en MatLab permite realizar análisis y trasformaciones de imágenes en el dominio de la frecuencia (trasformada de Fourier y Wavlets).
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Conceptos básicos de las imágenes
Imagen en escala de grises • En MatLab una imagen a escala de grises es representada por medio de una matriz bidimensional de m x n elementos en donde n representa el numero de píxeles de ancho y m el numero de píxeles de largo. • El elemento v11 corresponde al elemento de la esquina superior izquierda (ver figura), • Cada elementode la matriz de la imagen tiene un valor de 0 (negro) a 255 (blanco).

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Conceptos básicos de las imágenes
Imagen en color

• Por otro lado una imagen de color RGB (la mas usada para la VA, además de ser para MatLab la opción default) es representada por una matriz tridimensional m x n x p, donde m y ntienen la misma significación que para el caso de las imágenes de escala de grises mientras p representa el plano, que para RGB puede ser 1 para el rojo, 2 para el verde y 3 para el azul. • La figura muestra detalles de estos conceptos.

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Conceptos básicos de las imágenes
Lectura y escritura de imágenes a través dearchivo

• Para leer imágenes contenidas en un archivo al ambiente de MatLab se utiliza la función imread, cuya sintaxis es: imread(’nombre del archivo.ext’) • Donde nombre del archivo es una cadena de caracteres conteniendo el nombre completo de la imagen y ext su extensión. • Al ejecutar el comando se irán desplazándose por CW el contenido de la imagen. • Los formatos de imágenes que...