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Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

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Page 1: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Capitulo 1. Fundamentos

Histograma de una imagen

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Histograma

Diagrama de barras de la propia imagen. Es la función H definida en el rango [0,…,k,…,255].

H(k) = nk

k : Nivel de gris

nk : No de píxeles con un nivel de gris k

nk : No total de píxeles en una imagen

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Histograma

Da información del rango dinámico de una imagen Útil para la segmentación de imágenes Realce y mejora de la calidad de una imagen Da información del contraste.

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imcontrast

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Capitulo 1. Fundamentos

Transformaciones de Look Up Table

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Transformaciones

Funciones básicas para logar contraste y brillo en una imagen. (imadjust)

Ecualización: Repartir de manera uniforme los niveles de grises entre los píxeles de una imagen.

Correcciones gamma

Page 7: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Mejora del contraste

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 50 100 150 200 250

J = imadjust(I,[LOW_IN HIGH_IN],[LOW_OUT HIGH_OUT],GAMMA)J = imadjust(I,[LOW_IN HIGH_IN],[LOW_OUT HIGH_OUT],GAMMA)

Page 8: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Mejora del contraste: Automático

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 50 100 150 200 250

I = imread('pout.tif'); imshow(I) J = imadjust(I); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

I = imread('pout.tif'); imshow(I) J = imadjust(I); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

Page 9: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Mejora del contraste

Especificando limites

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

0 50 100 150 200 250

El abrigo es oscuro para revelar cualquier detalleimadjust mapea el rango [0,51] al rango [128,255] en la imagen de salida.

El abrigo es oscuro para revelar cualquier detalleimadjust mapea el rango [0,51] al rango [128,255] en la imagen de salida.

Page 10: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Mejora del contraste

Especificando limites

I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) figure, imhist(I) J = imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) figure, imhist(I) J = imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

0 50 100 150 200 250

El aumento de brillo y de rango dinámico de la parte oscura hace mucho más fácil ver los detalles del abrigo.

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Corrección Gamma

I = imread('rice.png'); J = imadjust(I,[],[],gamma); imshow(I) figure, imshow(J)

I = imread('rice.png'); J = imadjust(I,[],[],gamma); imshow(I) figure, imshow(J)

gamma = 0.2

gamma = 2

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Capitulo 1. Fundamentos

Operadores aritméticos y lógicos

Page 13: Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

Operadores aritméticos

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Suma de dos imágenes

K = imadd(I,J);K = imadd(I,J);

J = imadd(I,50);J = imadd(I,50);

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Resta

Ip = imsubtract(I,J); Ip = imsubtract(I,J);

Iq = imsubtract(I,50); Iq = imsubtract(I,50);

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Complemento

J = imcomplement(I); J = imcomplement(I);