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Tema 2: PROCESAMIENTO EN EL DOMINIO
ESPACIAL (Parte 1)
I N G E N I E R Í A I N F O R M Á T I C A
D P T O . M A T E M Á T I C A A P L I C A D A I
ÍNDICE:
Nociones básicas
Concepto de ruido
Dominio espacial: Procesamiento píxel a píxel
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Objetivo de las técnicas de procesamiento: Procesar una imagen de forma que resulte más adecuada que la anterior para una aplicación específica. Por ejemplo para: - Eliminar ruido o suavizar la imagen (imagen más borrosa) - Aumentar el contraste o destacar pequeños detalles.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Suavizar la imagen:
Reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre píxeles vecinos. • Eliminar ruido:
Restaurar aquellos píxeles cuyo nivel de intensidad es muy diferente al de sus vecinos. • Detectar bordes o detalles:
Detectar píxeles donde se produce un cambio brusco en la función de intensidad.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• RUIDO:
- Información no deseada que contamina la imagen. - El origen del ruido puede estar: - en el proceso de adquisición, - en el proceso de transmisión ó - en el procesamiento de la imagen.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
ADQUISICIÓN
Sensores fotoquímicos: películas o diapositivas
fotográficas
Sensores fotoelectrónicos: tubos vidicon, dispositivos de inyección de carga (CID) y dispositivos de carga
acoplada (CCD)
• Ruido de grano de película • Ruido del polvo de componentes
ópticos o revelado de película
• Ruido térmico • Ruido fotoeléctrico
• Ruido de cuantificación: cuando son usados insuficientes niveles de cuantificación de la intensidad
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TRANSMISIÓN
La transmisión de una imagen digital entre dos dispositivos remotos (una cámara y un ordenador, dos ordenadores o un monitor y un ordenador) puede incrementar el ruido de la imagen.
PROCESAMIENTO
Se genera ruido en la imagen para valorar la robustez de un algoritmo en presencia de ruido.
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• TIPOS DE RUIDO:
- Impulsivo o sal y pimienta. - Ruido aditivo. - Ruido multiplicativo. - Ruido frecuencial.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• TIPOS DE RUIDO:
- Impulsivo o sal y pimienta. - Ruido aditivo. - Ruido multiplicativo. - Ruido frecuencial.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido impulsivo o sal y pimienta:
- Hay puntos de la imagen que poseen unos niveles de intensidad que difieren bastante de los niveles de los puntos de su entorno. - Suele aparecer en forma de impulsos blancos o negros.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido impulsivo o sal y pimienta:
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido impulsivo o sal y pimienta:
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido impulsivo o sal y pimienta:
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• TIPOS DE RUIDO:
- Impulsivo o sal y pimienta. - Ruido aditivo. - Ruido multiplicativo. - Ruido frecuencial.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido aditivo:
- Es independiente de la señal de la imagen
g(x,y)=f(x,y)+r(x,y)
(f y r son funciones independientes).
- Se habla de distintos tipos de ruido aditivo según su distribución
de probabilidad (gaussiano, exponencial, uniforme, etc.)
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido gaussiano:
- Modela el ruido producido por los circuitos electrónicos o ruido de los sensores por falta de iluminación y/o altas temperaturas.
- Afecta a la imagen completa, es decir, la intensidad de todos los píxeles se ve afectada, cambian su valor un pequeño valor, de acuerdo con una distribución normal o gaussiana: donde z representa los niveles de intensidad, el valor medio de z y σ su desviación estándar. σ2 es la varianza.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido gaussiano:
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido gaussiano:
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido gaussiano:
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido uniforme:
- La probabilidad de tomar cualquier valor de gris de dentro de un intervalo definido es constante. Se da en un menor número de situaciones reales.
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• Ruido uniforme:
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• Funciones de probabilidad de otros importantes modelos de ruido:
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• TIPOS DE RUIDO:
- Impulsivo o sal y pimienta. - Ruido aditivo. - Ruido multiplicativo.
- Ruido frecuencial.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido multiplicativo:
-Ruido dependiente de la magnitud de la señal. Si la magnitud del ruido es mucho mayor que la de la señal entonces
g(x,y) = f (x,y) + r(x,y) f (x,y) = f (x,y)(1 + r(x,y)) f (x,y) r(x,y)
Ejemplo: Ruido de la pantalla de un televisor analógico.
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• TIPOS DE RUIDO:
- Impulsivo o sal y pimienta. - Ruido aditivo. - Ruido multiplicativo.
- Ruido frecuencial.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Ruido frecuencial: La imagen obtenida es la real más una interferencia de señal periódica, (senoide, cosenoide...)
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- Dominio espacial Se refiere a la imagen en sí misma. Los métodos en esta categoría están basados en la manipulación directa de los píxeles de la imagen. - Dominio de la frecuencia El procesamiento de la imagen se lleva a cabo en una transformada de la imagen (Transformada de Fourier) y, posteriormente, mediante la transformada inversa se obtienen los resultados. en el dominio espacial.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Dominio espacial
Entorno 1 x 1: Operaciones pixel a pixel
Operaciones aritméticas
Transformaciones de intensidad
Transformaciones básicas
Procesamiento del histograma
Entorno n x n, n> 1: Operaciones de contorno
(filtros)
Filtros de suavizado
Filtros de realce
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Dominio espacial
Entorno 1 x 1: Operaciones pixel a pixel
Operaciones aritméticas
Transformaciones de intensidad
Transformaciones básicas
Procesamiento del histograma
Entorno n x n, n> 1: Operaciones de contorno
(filtros)
Filtros de suavizado
Filtros de realce
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• Operaciones aritméticas: Dadas dos imágenes f(x,y) y g(x,y) de M filas x N columnas, se definen las operaciones
s(x,y) = f(x,y) + g(x,y)
d(x,y) = f(x,y) - g(x,y)
p(x,y) = f(x,y) × g(x,y)
d(x,y) = f(x,y) ÷ g(x,y)
CUIDADO: No confundir entre operaciones matriciales (Álgebra lineal) y operaciones array (elemento a elemento).
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Adición: Reducción de ruido en una imagen mediante adición de imágenes con ruido.
Sean: - Imagen original f(x,y) - Imagen aleatoria (con ruido) g(x,y)=f(x,y) + n(x,y) tal que la
intensidad de los píxeles de n(x,y) son valores aleatorios no correlaciones y esperanza nula.
- {gi(x,y)} = conjunto de imágenes con ruido. - Imagen promedio mediante la adición de las imágenes con ruido
Entonces,
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• Adición:
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Sustracción: Realce de diferencias entre imágenes. Ejemplo: Imagen médica.
f = mask image: imagen rayos X de una región del cuerpo del paciente
g = Live image: imagen después de realizar un contraste radiológico
h = f – g A mayor diferencia entre las imágenes, más clara es la zona correspondiente.
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• Sustracción: Detección de movimiento entre imágenes de la misma escena.
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• Producto (y división): Corrección de sombreado.
g(x,y) = f(x,y) h(x,y) f = “función perfecta” h = función de sombreado
h(x,y) = función de sombreado conocida o estimada
f(x,y) = g(x,y) h-1(x,y)
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÷
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• Producto (y división): Regiones de interés (ROI). Consiste en multiplicar la imagen por una imagen máscara con unos en la ROI y ceros en el resto.
Radiografía dental f(x,y)
Máscara ROI Producto
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×
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Producto (y división): Regiones de interés (ROI). Consiste en multiplicar la imagen por una imagen máscara con unos en la ROI y ceros en el resto.
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Dominio espacial
Entorno 1 x 1: Operaciones pixel a pixel
Operaciones aritméticas
Transformaciones de intensidad
Transformaciones básicas
Procesamiento del histograma
Entorno n x n, n> 1: Operaciones de contorno
(filtros)
Filtros de suavizado
Filtros de realce
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• Algunas transformaciones básicas de intensidad:
T: [0, L-1] [a, b], s = T(r)
- Transformación lineal: identidad y negativa.
- Transformación logarítmica: log e inversa de log.
- Transformación potencia-raíz: potencia n-ésima y raíz n-ésima. - Transformaciones definidas a trozos.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Algunas transformaciones básicas de intensidad:
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Imagen negativa: T(r) = L – 1 – r
Efecto: Invertir el orden de los valores de intensidad.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Transformación log: T(r) = c log(1 + r)
Efecto: Se usa para visualizar bajos niveles de intensidad con mayor margen dinámico.
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• Transformación inversa de log: T(r) = c er-1
Efecto: Realiza la transformación opuesta, es decir, puede mejorar la discriminación visual en zonas de alta luminosidad.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Transformación de potencias-raíz: T(r) = c rn
Efecto: Es similar a la transformación log. La ventaja es la variedad de transformaciones que existen al varían el valor de n.
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Imagen original n=1/2 n=1/3 n=1/4 n=2
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Transformaciones definidas a trozos:
A menudo resulta útil destacar un rango específico del nivel de gris de una imagen.
1. Adjudicar un valor alto a todos aquellos niveles de gris del rango de interés y un valor bajo a los restantes.
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El rango de interés ha sido seleccionado en el extremo superior de la escala de grises.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Transformaciones definidas a trozos:
A menudo resulta útil destacar un rango específico del nivel de gris de una imagen.
2. Intensificar el rango de niveles de gris deseado, preservando el fondo y las tonalidades de gris de la imagen.
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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PID / Tema 3: Lección 31
• Imagen original: f : M x N [0, L-1] • Procesamiento punto a punto:
- Transformación de intensidad: T: [0,L-1] [A, B] , s = T(r) - Operación aritmética: f : M x N [0, L-1] g : M x N [0, L-1] f |+, -, x| g : M x N [A, B]
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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PID / Tema 3: Lección 31
• Imagen original: f : M x N [0, L-1] • Procesamiento punto a punto:
- Transformación de intensidad: T: [0,L-1] [A, B] , s = T(r) - Operación aritmética: f : M x N [0, L-1] g : M x N [0, L-1] f (+, -, x) g : M x N [A, B]
Importante!!!
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PID / Tema 3: Lección 31
• Es importante truncar los valores para que el rango de salida sea también el rango de niveles de gris de 0 a L-1. - Si [A,B] > [0, L-1] - Todos los valores menores que 0 los llevo al 0 y todos los valores mayores que L-1 los llevo a L-1 (pérdida de información). - Realizo una transformación que lleve el intervalo [A,B] en el [0,L-1].
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¿Qué herramienta nos puede ayudar a decidir qué tipo de transformación de intensidad es conveniente realizar a una imagen?
HISTOGRAMA
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Dominio espacial
Entorno 1 x 1: Operaciones pixel a pixel
Operaciones aritméticas
Transformaciones de intensidad
Transformaciones básicas
Procesamiento del histograma
Entorno n x n, n> 1: Operaciones de contorno
(filtros)
Filtros de suavizado
Filtros de realce
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• El histograma de la imagen consiste en una gráfica donde se muestra el número de píxeles, nk, de cada nivel de gris, rk, que aparecen en la imagen.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• El histograma normalizado de la imagen consiste en una gráfica donde se muestra la probabilidad de que ocurra cada nivel de gris rk (luego valores entre 0 y 1 que suman 1).
𝑝 𝑟𝑘 =𝑛𝑘
𝑁
nk = número de píxeles con el nivel de gris rk N = número total de píxeles de la imagen
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• El análisis estadístico derivado del histograma puede servir para comparar contrastes e intensidades entre imágenes. El histograma podría ser alterado para producir cambios en la imagen.
• Cuando el rango de niveles de gris que toma la imagen se encuentra concentrado en una zona del intervalo, la imagen posee poco contraste. Para aumentar el contraste, podemos:
- Expandir el histograma o - Realizar una ecualización del mismo.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Expansión del histograma: Consiste en aumentar el rango de niveles de gris de la imagen. Se puede conseguir aplicando una transformación de las intensidades mediante una función a trozos.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Expansión del histograma:
Rango = [r1, r2] Rango = [s1, s2]
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Expansión del histograma:
La forma más sencilla de llevar a cabo la expansión del histograma consiste en transformar el rango de valores que toma la imagen [r1, r2] en todo el intervalo [0,L-1]:
s=T(r)= (r- r1)*(L-1)/(r2 - r1) , ecuación de la recta que pasa por (r1,0) y (r2,L-1).
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Ecualización del histograma:
Mejorar el contraste de la imagen repartiendo de forma más o menos uniforme los valores del histograma.
Idea: Obtener una distribución de probabilidades “uniforme” de los niveles de gris en la imagen.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
El histograma se puede ver como la probabilidad de que ocurra un nivel de gris = conjunto de probabilidades discreta. La imagen muestra el caso continuo
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• Ecualización del histograma:
Dada una imagen MxN, con nk píxeles para cada nivel rk, la ecualización del histograma consiste en realizar la siguiente transformación sobre los niveles de intensidad de la imagen:
lo que resulta en una dispersión del histograma en un rango mayor dentro del intervalo [0,L-1].
k
j
k
j
jjrkk nMN
LrpLrTs
0 0
1)()1()(
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Ecualización del histograma:
700.7667.5
786.6555.4
765.6308.3
623.6133.1
73
62
51
40
ss
ss
ss
ss
Imagen de 3 bits, 64 x 64 pixeles
Histograma original Histograma ecualizado
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• Ecualización del histograma:
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Umbralización:
El histograma es utilizado para binarizar una imagen digital, es decir, convertirla en una imagen en blanco y negro, de tal manera que se preserven las propiedades "esenciales" de la imagen. La forma usual de binarizar una imagen es eligiendo un valor adecuado o umbral, u, dentro de los niveles de grises, tal que el histograma forme un "valle" en ese nivel. Todos los niveles de grises menores que u se convierten en 0 (negro), y los mayores que u se convierten en 255 (blanco).
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Umbralización:
El histograma es utilizado para binarizar una imagen digital, es decir, convertirla en una imagen en blanco y negro, de tal manera que se preserven las propiedades "esenciales" de la imagen. La forma usual de binarizar una imagen es eligiendo un valor adecuado o umbral, u, dentro de los niveles de grises, tal que el histograma forme un "valle" en ese nivel. Todos los niveles de grises menores que u se convierten en 0 (negro), y los mayores que u se convierten en 255 (blanco).
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• Imágenes a color: El histograma de una imagen a color consiste en tres gráficas siendo cada una el histograma de cada color primario.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• El histograma de una imagen a color consiste en tres gráficas siendo cada una el histograma de cada color primario.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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• El histograma de una imagen a color consiste en tres gráficas siendo cada una el histograma de cada color primario.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• El histograma de una imagen a color consiste en tres gráficas siendo cada una el histograma de cada color primario.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
• Para procesar una imagen a color basta aplicar los métodos de procesamiento que se estudien para imágenes en escala de grises a cada uno de los tras canales de color.
• Hay que tener en cuenta que el procesamiento por separado de cada canal de color puede dar lugar a resultados poco naturales.
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Bibliografía
• R.C. González, R.E. Woods. Digital Image Proccesing, 3rd edition. Prentice Hall, 2008.
Tema 2: Procesamiento en el dominio espacial
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