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Es el conjunto de técnicas englobadas dentro del preprocesamiento de imágenes cuyo objetivo fundamental es obtener, a partir de una imagen origen, otra final cuyo resultado sea más adecuado para una aplicación específica mejorando ciertas características de la misma que posibilite efectuar operaciones del procesado sobre ella.
Tipo: Monografías, Ensayos
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Hern´an Dar´ıo Ben´ıtez Restrepo.
Departamento de Electr´onica y Computaci´on Pontificia Universidad Javeriana Cali
Febrero 22 2013
(^1) Introducci´on
(^2) Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial Transformaciones b´asicas de niveles de gris
3 Procesamiento del histograma
(^4) Filtrado espacial
(^5) Filtros derivativos Filtros de primera derivada-Gradiente Filtros de segunda derivada-Laplaciano
Introducci´on
El objetivo principal del mejoramiento de una imagen es procesarla para que este resultado sea m´as conveniente para una aplicaci´on espec´ıfica. Orientado hacia la aplicaci´on
Introducci´on
El objetivo principal del mejoramiento de una imagen es procesarla para que este resultado sea m´as conveniente para una aplicaci´on espec´ıfica. Orientado hacia la aplicaci´on Mejoramiento de imagen: dominio espacial, dominio frecuencial
Introducci´on
El objetivo principal del mejoramiento de una imagen es procesarla para que este resultado sea m´as conveniente para una aplicaci´on espec´ıfica. Orientado hacia la aplicaci´on Mejoramiento de imagen: dominio espacial, dominio frecuencial Dominio espacial → manipulaci´on directa de im´agenes Dominio frecuencial → manipulaci´on de la transformada de Fourier de una imagen
Introducci´on
El objetivo principal del mejoramiento de una imagen es procesarla para que este resultado sea m´as conveniente para una aplicaci´on espec´ıfica. Orientado hacia la aplicaci´on Mejoramiento de imagen: dominio espacial, dominio frecuencial Dominio espacial → manipulaci´on directa de im´agenes Dominio frecuencial → manipulaci´on de la transformada de Fourier de una imagen M´etodos h´ıbridos → T´ecnicas de mejoramiento basadas en la combinaci´on de los dos m´etodos anteriores.
Introducci´on
El objetivo principal del mejoramiento de una imagen es procesarla para que este resultado sea m´as conveniente para una aplicaci´on espec´ıfica. Orientado hacia la aplicaci´on Mejoramiento de imagen: dominio espacial, dominio frecuencial Dominio espacial → manipulaci´on directa de im´agenes Dominio frecuencial → manipulaci´on de la transformada de Fourier de una imagen M´etodos h´ıbridos → T´ecnicas de mejoramiento basadas en la combinaci´on de los dos m´etodos anteriores. El observador es el juez ´ultimo de cuan bien trabaja un m´etodo en particular. Sistemas de percepci´on artificial → Se mide con base en el mejor resultado de la aplicaci´on.
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Dominio espacial:
g (x, y ) = T [f (x, y )] (1)
f (x, y ): imagen de entrada, g (x, y ):imagen procesada, T : operador sobre f , T :puede operar sobre un conjunto de im´agenes de entrada
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
(a) (b)
Figura: Algunas transformaciones b´asicas de niveles de gris usadas para el mejoramiento de imagen
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Procesamiento por puntos Contrast stretching: incrementa el rango din´amico de los niveles de gris en la imagen a ser procesada.
Procesamiento por ventanas
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Procesamiento por puntos Contrast stretching: incrementa el rango din´amico de los niveles de gris en la imagen a ser procesada. Un caso extremo de contrast stretching es la umbralizaci´on en donde se produce una imagen binaria. Como el mejoramiento de cualquier punto de una imagen s´olo depende del nivel de gris en el pixel que se eval´ua, a estas t´ecnicas se les llama procesamiento por punto. Procesamiento por ventanas
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Procesamiento por puntos Contrast stretching: incrementa el rango din´amico de los niveles de gris en la imagen a ser procesada. Un caso extremo de contrast stretching es la umbralizaci´on en donde se produce una imagen binaria. Como el mejoramiento de cualquier punto de una imagen s´olo depende del nivel de gris en el pixel que se eval´ua, a estas t´ecnicas se les llama procesamiento por punto. Procesamiento por ventanas En lugar de puntos se pueden emplear vecindades de los p´ıxeles.
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Procesamiento por puntos Contrast stretching: incrementa el rango din´amico de los niveles de gris en la imagen a ser procesada. Un caso extremo de contrast stretching es la umbralizaci´on en donde se produce una imagen binaria. Como el mejoramiento de cualquier punto de una imagen s´olo depende del nivel de gris en el pixel que se eval´ua, a estas t´ecnicas se les llama procesamiento por punto. Procesamiento por ventanas En lugar de puntos se pueden emplear vecindades de los p´ıxeles. Uno de los principales enfoques en esta formulaci´on se basa en el uso de m´ascaras, tambi´en llamadas: filtros, kernels o ventanas Una m´ascara es un arreglo bidimensional peque˜no (ej 3 × 3) cuyos coeficientes determinan la naturaleza del proceso.
Mejoramiento de im´agenes en el dominio espacial
Procesamiento por puntos Contrast stretching: incrementa el rango din´amico de los niveles de gris en la imagen a ser procesada. Un caso extremo de contrast stretching es la umbralizaci´on en donde se produce una imagen binaria. Como el mejoramiento de cualquier punto de una imagen s´olo depende del nivel de gris en el pixel que se eval´ua, a estas t´ecnicas se les llama procesamiento por punto. Procesamiento por ventanas En lugar de puntos se pueden emplear vecindades de los p´ıxeles. Uno de los principales enfoques en esta formulaci´on se basa en el uso de m´ascaras, tambi´en llamadas: filtros, kernels o ventanas Una m´ascara es un arreglo bidimensional peque˜no (ej 3 × 3) cuyos coeficientes determinan la naturaleza del proceso. A este tipo de procesamiento se le llama filtrado o procesamiento por m´ascaras
