Resolucion pdi
Páginas: 5 (1236 palabras)
Publicado: 31 de mayo de 2011
Alumno: Diego Fernando Gutiérrez Delgado (2043407)
John Alexander Vargas (2050690)
Profesor: Omar Javier Tíjaro Rojas
Universidad Industrial de Santander
Faculta de Ingeniería Eléctrica Electrónica y Telecomunicaciones
Bucaramanga
2011-04-11
(
SEGUNDO INFORME DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES-RESOLUCIÓN EN MATLAB
Resumen— Este documento está comprendido por cuatro prácticas, esuna pequeña demostración de una sencilla aplicación del procesamiento digital de imágenes.
Índice de Términos— escala de grises, imágenes, MATLAB, resolución.
INTRODUCCIÓN
Comenzar un proceso de aprendizaje en el procesamiento digital de imágenes con la utilización de la herramienta computacional MATLAB para familiarizarse en su uso y posibles aplicaciones.
MARCO TEÓRICOLa resolución de una imagen indica cuánto detalle puede observarse en esta. El término es comúnmente utilizado en relación a imágenes de fotografía digital, pero también se utiliza para describir cuán nítida (como antónimo de granular) es una imagen de fotografía convencional (o fotografía química). Tener mayor resolución se traduce en obtener una imagen con más detalle o calidad visual.
Para lasimágenes digitales almacenadas como mapa de bits, la convención es describir la resolución de la imagen con dos números enteros, donde el primero es la cantidad de columnas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo ancho) y el segundo es la cantidad de filas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo alto)[5].
PRÁCTICA
Las figuras 1 y 2 se muestran a un hombre tomando una fotografía.[pic]
Figura 1
En la figura 1 se muestra se observa las diferentes variaciones de escala de grises de acuerdo al criterio de intensidad.
La figura 2 se muestra las diferentes variaciones de resolución de acuerdo al criterio de muestreo.
[pic]
Figura 2
En la figuras 3 y 4 se muestra el efecto específico sobre los cuadros.
[pic]
Figura 3
En la figura 3 se muestra se observa lasdiferentes variaciones de escala de grises de acuerdo al criterio de intensidad.
No afecta la forma ni la posición de los cuadros.
La figura 4 se muestra las diferentes variaciones de resolución de acuerdo al criterio de muestreo.
[pic]
Figura 4
Se observa que cambia el tamaño del cuadro blanco, afecta la forma para diferentes muestreos.
A medida que se aumenta el muestreo sevuelve más clara la imagen.
Afecta la posición del cuadro blanco.
conclusiones
(1) Si aumento la intensidad la imagen se acentúa más el blanco, y si disminuyo la intensidad se acentúa más el negro.
(2) A medida que muestreo más la señal la resolución se empeora hasta ser irreconocible la imagen.
(3) Es importante tener en cuenta el máximo nivel de intensidad para graficaradecuadamente en MATLAB.
(4) Se utilizaron comando de lectura y escrita de imagen en un formato especificado.
(4) Se logra guardar una imagen de MATLAB en un formato especificado.
referencias
[1] SUNG HYUK CHA, MATLAB WORKSHOP 2008.
[2]http://wiki.lidsol.org/index.php?title=Prim eros_pasos
[3]http://mikiztli.blogspot.com/2008/05/proc esamiento-digital-de-imgenes-en.html[4]http://www.scribd.com/doc/23371/Proces amiento-de-imagenes-con-Matlab
[5]http://es.wikipedia.org/wiki/Resoluci%C3%B3n_de_imagen
ANEXOS
Código primera imagen:
im1=imread('cameraman.tif');%% adquirir imagen
subplot(2,3,1)
a=max(max(im1));% maximo nivel de intensidad
imagesc(im1,[0 a]);colormap('gray');title('Imagen original')
im2=im1/50;% modificar la intensidad de la imagenb=max(max(im2));%maximo nivel de intensidad
subplot(2,3,2)
imagesc(im2,[0 b]);colormap('gray');title('Intensidad dividido 50')
im3=im1/200;% modificar la intensidad de la imagen
c=max(max(im3));%maximo nivel de intensidad
subplot(2,3,3)
imagesc(im3,[0 c]);colormap('gray');title('Intensidad dividido 200')
im4=im1*5;% modificar la intensidad de la imagen
d=max(max(im4));%maximo nivel de...
John Alexander Vargas (2050690)
Profesor: Omar Javier Tíjaro Rojas
Universidad Industrial de Santander
Faculta de Ingeniería Eléctrica Electrónica y Telecomunicaciones
Bucaramanga
2011-04-11
(
SEGUNDO INFORME DE PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES-RESOLUCIÓN EN MATLAB
Resumen— Este documento está comprendido por cuatro prácticas, esuna pequeña demostración de una sencilla aplicación del procesamiento digital de imágenes.
Índice de Términos— escala de grises, imágenes, MATLAB, resolución.
INTRODUCCIÓN
Comenzar un proceso de aprendizaje en el procesamiento digital de imágenes con la utilización de la herramienta computacional MATLAB para familiarizarse en su uso y posibles aplicaciones.
MARCO TEÓRICOLa resolución de una imagen indica cuánto detalle puede observarse en esta. El término es comúnmente utilizado en relación a imágenes de fotografía digital, pero también se utiliza para describir cuán nítida (como antónimo de granular) es una imagen de fotografía convencional (o fotografía química). Tener mayor resolución se traduce en obtener una imagen con más detalle o calidad visual.
Para lasimágenes digitales almacenadas como mapa de bits, la convención es describir la resolución de la imagen con dos números enteros, donde el primero es la cantidad de columnas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo ancho) y el segundo es la cantidad de filas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo alto)[5].
PRÁCTICA
Las figuras 1 y 2 se muestran a un hombre tomando una fotografía.[pic]
Figura 1
En la figura 1 se muestra se observa las diferentes variaciones de escala de grises de acuerdo al criterio de intensidad.
La figura 2 se muestra las diferentes variaciones de resolución de acuerdo al criterio de muestreo.
[pic]
Figura 2
En la figuras 3 y 4 se muestra el efecto específico sobre los cuadros.
[pic]
Figura 3
En la figura 3 se muestra se observa lasdiferentes variaciones de escala de grises de acuerdo al criterio de intensidad.
No afecta la forma ni la posición de los cuadros.
La figura 4 se muestra las diferentes variaciones de resolución de acuerdo al criterio de muestreo.
[pic]
Figura 4
Se observa que cambia el tamaño del cuadro blanco, afecta la forma para diferentes muestreos.
A medida que se aumenta el muestreo sevuelve más clara la imagen.
Afecta la posición del cuadro blanco.
conclusiones
(1) Si aumento la intensidad la imagen se acentúa más el blanco, y si disminuyo la intensidad se acentúa más el negro.
(2) A medida que muestreo más la señal la resolución se empeora hasta ser irreconocible la imagen.
(3) Es importante tener en cuenta el máximo nivel de intensidad para graficaradecuadamente en MATLAB.
(4) Se utilizaron comando de lectura y escrita de imagen en un formato especificado.
(4) Se logra guardar una imagen de MATLAB en un formato especificado.
referencias
[1] SUNG HYUK CHA, MATLAB WORKSHOP 2008.
[2]http://wiki.lidsol.org/index.php?title=Prim eros_pasos
[3]http://mikiztli.blogspot.com/2008/05/proc esamiento-digital-de-imgenes-en.html[4]http://www.scribd.com/doc/23371/Proces amiento-de-imagenes-con-Matlab
[5]http://es.wikipedia.org/wiki/Resoluci%C3%B3n_de_imagen
ANEXOS
Código primera imagen:
im1=imread('cameraman.tif');%% adquirir imagen
subplot(2,3,1)
a=max(max(im1));% maximo nivel de intensidad
imagesc(im1,[0 a]);colormap('gray');title('Imagen original')
im2=im1/50;% modificar la intensidad de la imagenb=max(max(im2));%maximo nivel de intensidad
subplot(2,3,2)
imagesc(im2,[0 b]);colormap('gray');title('Intensidad dividido 50')
im3=im1/200;% modificar la intensidad de la imagen
c=max(max(im3));%maximo nivel de intensidad
subplot(2,3,3)
imagesc(im3,[0 c]);colormap('gray');title('Intensidad dividido 200')
im4=im1*5;% modificar la intensidad de la imagen
d=max(max(im4));%maximo nivel de...
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