Profesorado clases Laboratoriopersonal.us.es/rogodi/imb/2013_10_10_clase2.pdf · 10-oct Clase 2:...

» Profesorado clases Laboratorio:

Rocío González Díaz

Página web: http://personal.us.es/rogodi

Email: [email protected]

Departamento: Matemática Aplicada I (http://ma1.eii.us.es)

Lugar: despacho B2.83

Tutorías: Lunes y viernes de 10:30 a 13:30.

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mailto:[email protected]

TEMPORIZACIÓN

Jueves 10:40 a 12:30

26-sep Clase 1: Introducción a Matlab

03-oct Clase 2: Matlab para imágenes (SUBGRUPO I)

10-oct Clase 2: Matlab para imágenes (SUBGRUPO II)

17-oct Clase 3 Introducción Image J (SUBGRUPO I)

24-oct Clase 3 Introducción Image J (SUBGRUPO II)

31-oct NO CLASES (viernes)

07-nov Clase 4: ImageJ para imágenes biomedicas (SUBGRUPO I)

14-nov Clase 4: ImageJ para imágenes biomedicas (SUBGRUPO II)

21-nov NO HAY CLASE DE LABORATORIO

28-nov Clase 5: Slicer 3D para imágenes biomédicas (SUBGRUPO I)

05-dic Clase 5: Slicer 3D para imágenes biomédicas (SUBGRUPO II)

12-dic Examen práctico (no hay desdoble)

19-dic Preparación exposiciones (no hay desdoble)

09-ene Exposiciones (no hay desdoble)

16-ene Exposiciones (no hay desdoble)

ACTIVIDAD FORMATIVA

Material se irá subiendo a: http://personal.us.es/rogodi/imb/imb.htm Examen práctico: Día: 12 de diciembre de 2013 Hora: de 10:40 a 12:30 (2h) Lugar: Aula A4.32 Calificación: 20% de la nota final de la asignatura.

http://personal.us.es/rogodi/imb/imb.htm



En esta clase veremos: » Introducción al procesamiento de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Tipos de imágenes » Conversiones » Transformaciones de intensidad » Operaciones aritméticas y geométricas

Introducción al

procesamiento de imágenes

» Imagen analógica: Datos x, y y f(x,y) son continuos.

» Muestrear: Digitalizar las coordenadas, (x,y).

» Cuantización: Digitalizar la intensidad, f(x,y).

Introducción al


» El resultado de muestrear y cuantizar es una matriz (imagen digital) de números reales.

» El tamaño de la imagen es el número de filas por el número de columnas, M x N.

Introducción al


» La indexación habitual es:

» Mientras que Matlab indexa de la forma siguiente:

Lectura, visualización y escritura de imágenes

Lectura, visualización y escritura de imágenes La sintaxis de lectura es: El tipo de dato habitual para una imagen es uint8 (un entero representado en 8 bits). Esto nos da 256 valores que se distribuyen en el rango de [0,255] para cada pixel.


Ejemplo:


» Para la visualización podemos usar imshow, que tiene varias opciones

Ejercicio:

Investigar las opciones del comando ‘imshow’


» Podemos guardarla en el directorio de trabajo usando imwrite


» Ejercicio:

1. Buscar la imagen de Lenna a color en Internet y guardarla.

2. Leer la imagen y asignarle la variable a.

3. Convertir la imagen a a gris: b=rgb2gray(a)

4. Guardar la nueva imagen con el nombre 'lena_gray.tif'


Ejercicio:

1. Extraer una porción de la imagen de Lena en gris: c=b(252:284,318:350); y guardarla con el nombre ‘lena_eye.tif’ usando imwrite.

2. Mostrar la imagen de Lena y el recorte realizado en pantalla usando los comandos imshow y figure.

3. Extraer información de la imagen guardada usando el comando imfinfo

Tipos de imágenes

Tipos de imágenes

Existen tres tipos principales de imágenes:

» La imagen binaria:

» Imagen de intensidad:

» La imagen en color:

Tipos de imágenes


» La imagen binaria: cada pixel tiene asignado un valor lógico de 0 ó 1.



Tipos de imágenes Existen tres tipos principales de imágenes: » La imagen binaria: » Imagen de intensidad: es una matriz de datos.

+ Valores uint8 (enteros almacenados en 8 bits) . 256 valores en el rango [0, 255]

+ Valores uint16 (enteros de 16 bits), valores en el rango [0, 65535]

+ Valores double (números en punto flotante almacenados en 32 bits). Rango de [0, 1].


Tipos de imágenes


» La imagen binaria:


» La imagen en color: Tiene tres canales, es decir, a cada pixel le corresponden tres valores de intensidad (RGB).

Conversiones

Conversiones

» im2uint8: de cualquier tipo a uint8,

» im2double: de cualquier tipo a double,

» im2bw: de cualquier tipo a logical,

» rgb2gray: RGB color a gray.

Conversiones

Ejemplo:

» Usando la imagen recortada del ejercicio anterior, comprobar, examinando la matriz de intensidad de la imagen, como se transforma la misma si le aplicamos las distintas conversiones.

» Mostrar todos los resultados a la vez en pantalla.

Transformaciones de intensidad

Operaciones aritméticas y geométricas

Recursos usados para la elaboración de estas diapositivas:

» http://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_web/laborat03_intro_imagen/laborat03.html

» http://www.lcc.uma.es/~munozp/documentos/procesamiento_de_imagenes/practicas/practicas.pdf

http://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_web/laborat03_intro_imagen/laborat03.html




http://www.lcc.uma.es/~munozp/documentos/procesamiento_de_imagenes/practicas/practicas.pdf



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