Reporte Falso Color
4
UINERSIDAD POLITÉCNICA DE TULANCINGO INGENIERÍA ROBÓTICA SISTEMAS DE VISIÓN Resumen—En este escrito se presenta las funciones aplicadas para convertir un sistema RGB a HSI y viceversa, además de la aplicación de falso color con la ayuda de estas conversiones, modificando el valor numérico del tono (Hue) en el sistema HSI. Se presentan los resultados de las imágenes a las que aplicaremos nuestro algoritmo de falso color y se habla sobre posibles aplicaciones Palabras clave — RGB, HSI, Falso color I. INTRODUCCIÓN Una imagen digital es una matriz de píxeles la cual en cada fila y columna se guarda el valor numérico que le da cierto color a ese pixel. Una imagen en niveles de gris solo tiene un rango de 256 tonos de gris en cada pixel (0 a 255). Una imagen a color presenta un rango de valores mucho mayor a una en escala de grises la cual se puede considerar una imagen de 8 bits como máximo, si una imagen almacena más información en cada pixel ya es considerada una imagen a color o de 16 bits, y el rango de tonalidades ira aumentando conforme se aumente el tamaño de información almacenada en estos. El propósito de los modelos de color (los también llamados espacios de color o sistemas de color) es el de facilitar la especificación de los colores utilizando algún estándar. En el modelo RGB, cada color aparece en sus componentes espectrales primarios de rojo, verde y azul. Este modelo está basado en un sistema coordenado Cartesiano. El sistema HSI es más parecido a la descripción de imágenes del ojo humano, ya que describimos las imágenes por su tono, intensidad y saturación. II. SISTEMA RGB A HSI La conversión de un sistema RGB a HSI es fundamental para modificar una imagen, ya que este sistema es el más parecido a la vista humana. A. Componente H La ecuación que define el tono (Hue) de una imagen en el espacio RGB está definido por la ecuación (1) H= { θsiB≤G 360−θsiB>G (1) Donde θ=cos −1 { 1 / 2 [ ( R−G ) +( R−B)] [ ( R−G ) 2 +( R−B)( G−B)] 1 /2 } B. Componente S La ecuación que define la saturación (Saturation) de una imagen en el espacio RGB está definido por la ecuación (2) S=1− 3 ( R +G+ B ) [ min ( R,G,B)] (2) Conversión RGB / HSI y aplicación de falso color Juan Alberto López García Universidad Politécnica de Tulancingo Ingenierías #100 Col. Huapalcalco, Tulancingo, Hgo. Tel.: (775) 755 82 02 [email protected] 26 de marzo 2015 1
-
Upload
alberto-garcia -
Category
Documents
-
view
229 -
download
1
description
Descripción de la aplicación de falso color por MathCad
Transcript of Reporte Falso Color
UINERSIDAD POLITÉCNICA DE TULANCINGOINGENIERÍA ROBÓTICASISTEMAS DE VISIÓN
Resumen—En este escrito se presenta las funciones aplicadas para convertir un sistema RGB a HSI y viceversa, además de la aplicación de falso color con la ayuda de estas conversiones, modificando el valor numérico del tono (Hue) en el sistema HSI.
Se presentan los resultados de las imágenes a las que aplicaremos nuestro algoritmo de falso color y se habla sobre posibles aplicaciones
Palabras clave — RGB, HSI, Falso color
I. INTRODUCCIÓN
Una imagen digital es una matriz de píxeles la cual en cada fila y columna se guarda el valor numérico que le da cierto color a ese pixel. Una imagen en niveles de gris solo tiene un rango de 256 tonos de gris en cada pixel (0 a 255).
Una imagen a color presenta un rango de valores mucho mayor a una en escala de grises la cual se puede considerar una imagen de 8 bits como máximo, si una imagen almacena más información en cada pixel ya es considerada una imagen a color o de 16 bits, y el rango de tonalidades ira aumentando conforme se aumente el tamaño de información almacenada en estos.
El propósito de los modelos de color (los también llamados espacios de color o sistemas de color) es el de facilitar la especificación de los colores utilizando algún estándar.
En el modelo RGB, cada color aparece en sus componentes espectrales primarios de rojo, verde y azul. Este modelo está basado en un sistema coordenado Cartesiano.
El sistema HSI es más parecido a la descripción de imágenes del ojo humano, ya que describimos las imágenes por su tono, intensidad y saturación.
II.SISTEMA RGB A HSI
La conversión de un sistema RGB a HSI es fundamental para modificar una imagen, ya que este sistema es el más parecido a la vista humana.
A. Componente H
La ecuación que define el tono (Hue) de una imagen en el espacio RGB está definido por la ecuación (1)
H={ θ si B ≤ G360−θ si B>G
(1)
Donde
θ=cos−1{ 1/2[ (R−G )+(R−B)]
[ (R−G )2+(R−B)(G−B)]1/2 }B. Componente S
La ecuación que define la saturación (Saturation) de una imagen en el espacio RGB está definido por la ecuación (2)
S=1− 3(R+G+B )
[min (R ,G , B)]
(2)
C.Componente I
La ecuación que define la intensidad (Intensity) de una imagen en el espacio RGB está definido por la ecuación (3)
I=13(R+G+B)
D.Aplicación en MathCad
En la figura 1 se puede apreciar la función hecha en MathCad para la conversión del sistema RGB al HSI siguiendo las ecuaciones anteriormente mostradas, los valores se convierten a valores reales en caso de que maneje números imaginarios.
Figura 1. Transformación RGB a HSI
III. SISTEMA HSI A RGB
La parte inversa del apartado anterior se puede observar en la figura 2, donde se ha hecho la conversión del sistema RGB
Conversión RGB / HSI y aplicación de falso color
Juan Alberto López GarcíaUniversidad Politécnica de Tulancingo
Ingenierías #100 Col. Huapalcalco, Tulancingo, Hgo.
Tel.: (775) 755 82 [email protected]
26 de marzo 2015
1
UINERSIDAD POLITÉCNICA DE TULANCINGOINGENIERÍA ROBÓTICASISTEMAS DE VISIÓN
al HSI en MathCad, con la cual al modificar el tono de la imagen en el sistema HSI pretendemos regresarlo a RGB.
Figura 2. HSI a RGB
IV. FALSO COLOR
Para la aplicación de falso color se requiere de una tabla de color donde se muestren los valores en Tono, y su color correspondiente, como se puede apreciar en la figura 3.
Figura 3. Tabla de colorUna vez realizada la tabla de color se realiza la función para
aplicar falso color, que se aprecia en la figura 4.
Figura 4. Asigna falso color
V. APLICACIÓN
La aplicación de la práctica se muestra en las siguientes imágenes en las cuales se aprecia el cambio de color y se comprueba que el programa sirve, para la demostración de muestran tres imágenes a las cuales se les ha aplicado falso color.
Figura A. Original vs falso color
Figura B. Original vs falso color
Figura C. Original vs falso color
2
UINERSIDAD POLITÉCNICA DE TULANCINGOINGENIERÍA ROBÓTICASISTEMAS DE VISIÓN
VI. CONCLUSIÓN
Los resultados de las imágenes a las que se les aplica falso color son favorables, pues solo modifican el tono indicado y no mezclan los colores, esto es una gran aplicación para cuando se quiere resaltar un punto crítico por ejemplo en el análisis de punto finito donde se puede observar el análisis de elemento finito ó más sencillo en el cambio de imagen para la apreciación de personas daltónicas.
VII. REFERENCIAS
[1] Elena Martínez, “Procesamiento Digital de Imágenes”. Departamento de Ciencias de la Computación IIMAS, UNAM, cubículo 408. http://turing.iimas.unam.mx/~elena/PDI-Mast/Tema_3_C.pdf
[2] Alejandra García, “Procesamiento y análisis de imágenes digitales I”. Centro de Estudios Moleculares de la Cédula FONDAP, Facultad de Medicina, Universidad de Chile. file:///E:/COOLERMASTER/Downloads/Clase%20Dominio%20Espacial.pdf
[3] W. O. Achicanoy, and L. F. Giraldo, “Mejora de la Calidad Visual de la Imagen mediante Transformaciones Logarítmica y de Potencia Implementadas con BBTK”. http://www.creatis.insalyon.fr/~davila/bbtk/Examples/Uniandes/TallerBBTK.pdf
3
