The Image Processing Handbook Capitulos 1-10

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Capitulo 1: Adquisición de Imágenes

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The Image Processing Handbook Resumen en Español Capitulos 1-10

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  • Capitulo 1: Adquisicin de Imgenes

  • Introduccin

    A diferencia de algunos animales el ser humano depende elsentido de la vista para la recepcin de imgenes.

    Expediciones a otros planetas y el estudio del fondo del marse realiza principalmente con cmaras.

    El xito de dichas misiones se basa en la calidad de lasimgenes obtenidas.

    Gracias a esto el ser humano ha ampliado su rango de visin.

  • Vidicon

    El Vidicon es un tubo fotoconductor que fue creado para la televisin

    industrial La configuracin de las capas depende del fabricante, pero lo ms

    habitual es encontrarse con dos o tres capas. La ventaja de este tipo de

    dispositivos es su alta resolucin, y la posibilidad de variar los voltajes

    aplicado, variando sus caractersticas. Su gamma (Desviacin de color) es de

    0.6, lo que lo hace idneo para fines mdicos.

    Funciona mediante el escaneo del haz de electrones a travs del

    recubrimiento de fosforo que se encuentra dentro de un tubo.

    La luz entra a travs del vidrio frontal (y una pequea capa metlica de

    nodo) y crea electrones libres en el fosforo..

  • La superficie fotosensible se rastrea lnea a lnea.

    En cada punto por el que pasa el haz de electrones, el dispositivo es

    excitado de forma proporcional a la intensidad luminosa.

    Esto se traduce en una funcin continua de corriente que representa

    la imagen seccionada en lneas.

    Tubo Vidicon

    Arreglo tpico de tubo Vidicon

  • CCD

    El CCD (Coupled Charge Device) es un

    dispositivo formado por miles, cuando no

    millones, de pequeas unidades capaces de

    acumular en forma de carga elctrica el

    resultado de transformar en electrones los

    fotones de la luz.

    Un CCD es una malla muy empaquetada de

    electrodos de silicio colocados sobre la

    superficie de un chip. Al impactar los fotones

    sobre el silicio se generan electrones

    generados que pueden guardarse

    temporalmente. En estos dispositivos la

    incidencia de luz provoca la mayor o menor

    carga en voltaje de un condensador, lo que ya

    realiza la conversin necesaria entre la luz y

    la electricidad que necesitamos. Luego se

    transfiere esta diferencia de potencial

    (voltaje) a un transistor para hacerla

    disponible al resto de la circuitera.

    Arreglo tpico de un CDD

  • El funcionamiento de un detector CCD

    Cada pxel de la matriz CCD corresponde a un elemento

    semiconductor dentro de un condensador elctrico.

    Un fotn incidente crea un fotoelectrn cuando da a un electrn del

    semiconductor la energa necesaria para pasar el umbral energtico

    (gap).

    Los fotoelectrones son guardados en el pozo de potencial (que no es

    ms que un pxel correctamente polarizado).

    La lectura de estos fotoelectrones es controlada por la polarizacin

    de los pxeles, determinada por transistores de efecto campo. Esta

    lectura ocurre, o bien directamente mientras un obturador tapa la

    objeto (la fuente de luz), o bien por transferencia de trama. En este

    caso, una mitad de la superficie del CCD se dedica a recibir la seal,

    mientras que la otra solamente ve los fotones durante su trnsito

    hacia el registro de lectura.

  • Operacin Bsica de un CCD

    Un CCD est dividido por filas y columnas en las que se varegistrando la salida almacenada en cada uno de los pixeles. Paraobtener la salida digital es necesario que toda la columna de salidadigital sea leda previamente.

    Pixeles

    Salida

    Anloga

    Salida Digital

  • Respuesta en el Espectro

    Un problema del chip de la cmara es su respuesta en el espectro. Incluso si el chip es

    delgado e invertido para que la luz entre del lado opuesto, una pequea luz azul penetra

    el semiconductor para producir electrones. Por otra parte son muy sensibles a la luz

    infrarroja pudiendo ocasionar fotografas borrosas; para evitar esto es necesario que se

    cuente con un filtro especial ya que el ojo humano no percibe la luz infrarroja que

    ocasiona que las imgenes aparezcan de esta manera.

    Percepcin del ojo humanoPercepcin del CCD

  • CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor)

    Son ms utilizados en la actualidad que los

    CCD ya que pueden ser colocados en

    cmaras y celulares de bajo costo. La

    diferencia radica en la forma en la que se

    lee la salida.

    Cuentan con 2 o hasta 4 transistores

    inmediatamente despues del sensor de luz

    que convierte la seal en voltaje y a su vez la

    amplifica.

    Las principales ventajas de los CMOS:

    Menor consumo de energa

    Reduccin de tamao al incluir los

    transistores y los sensores en un mismo

    chip.

    Menor costo de fabricacin que un CCD

    pero con un mayor costo en el diseo.

    Arreglo tpico de un CMOS

  • Cmaras a Color

    Las cmaras a color que comnmente conocemos pueden ser diseadasbajo 3 principios:

    1. Imgenes estacionarias para propsitos cientficos, ej. Microscopios.

    2. Utilizando tres sensores y un arreglo prismtico, ej. Cmaras profesionales.

    3. Patrn de Bayer o arreglo de imgenes a color, ej. Cmaras Kodak (patentado)

    Imgenes Estacionarias Tres sensores con

    arreglo prismticoPatrn de Bayer

  • Iluminacin

    El brillo o iluminacin es una herramienta importante para el anlisis deimgenes ya que se puede obtener un valor de brillo y reflejarlo en unhistograma como se muestra a continuacin.

    Metalografa en escala de grises Histograma con valores de brillo

  • Pixel

    Un pxel o pixel, es un punto que puede emitir en un solo color, ya seadentro una fotografa, un fotograma de vdeo o un grfico.

    Cuanto mayor es la cantidad de puntos, o pxeles, mejor calidad tendr laimagen que tomamos, como se muestra a continuacin:

    Calidad de imagen en base a pixeles

  • Ruido

    El ruido digital es la variacin aleatoria (que nose corresponde con la realidad) del brillo oel color en las imgenes digitales producidopor el dispositivo de entrada (la cmaradigital en este caso)

    Al tomar un foto con flash se obtiene unaimagen de 8 bits (cada bit de 0 a 255), en unacmara real se crea la imagen nicamente de 7bits, siendo ruido el octavo bit

    Variacin de ruido en imagen

  • Imgenes de alta profundidad

    En aparatos para la toma de imgenes de alta profundidad se requiere de unformato de almacenamiento que conserve la resolucin (4bytes por pixel).

    Un mapa de la superficie de la tierra del fondo del mar hasta la cima del Everestse maneja con 8bits (256 valores), correspondiendo 100 pies por cada bit y aun asino se formara la imagen completa.

    Al aumentar el numero de bytes por pixel la imagen se vera mas de cerca,permitiendo ver hasta las calles.

    Mapa Superficie de la tierra Vista area de calles

  • Histograma

    Muchas imgenes no tienen un rango de brillo que la cubra toda. El resultado de esto

    es un histograma como el que se muestra en la figura donde la zona plana indica los

    valores de luminosidad, tanto de luz como de obscuridad que no son utilizados por

    cualquiera de los pixeles de la imagen.

    La ampliacin de la escala de brillo puede mejorar la visibilidad del contraste en

    imgenes.

    Expansin lineal de un histograma

    para cubrir toda la gama de

    almacenamiento o visualizacin.

    area de calles

  • SEM (Scanning Electron Microscope)

    Algunos aparatos producen imgenes o datos que pueden ser

    vistos como imgenes directamente sin usar una cmara

    Funcionamiento SEM

  • Uso de color en Imgenes

    La coloracin es una tcnica auxiliarutilizada en microscopa para mejorar elcontraste en la imagen vista almicroscopio. Los colorantes y tinturas sonsustancias que usualmente se utilizan enbiologa y medicina para resaltarestructuras en tejidos biolgicos que vana ser observados con la ayuda dediferentes tipos de microscopios.

    Coloracin Microscpica

  • Espacios de Colores

    La relacin entre YUV o YIQ y RGB se muestra en la ecuacin 1.1

    La conversin de YUV o YIQ a RGB se hace invirtiendo la matriz

    de valores como se muestra en la ecuacin 1.2

  • El espacio de color UV

    La seal V es rojo magenta

    La seal U es magenta - verde

    El eje de V va del rojo al cian,

    mientras que el eje U va del

    color magenta al verde

  • Espacio de color RGB

    La combinacin rojo y verde produce Amarillo, verde, ms azul produce cian y azul

    ms rojo produce Magenta. gris encuentra a lo largo el cubo diagonal de Negro a

    Blanco con proporciones iguales de rojo, verde y azul. Cian, Amarillo y Magenta son

    utilizadas en la impresin, que se restan del Blanco (el color del papel), dejando rojo,

    azul y verde, respectivamente.

    Cubo de colores RGB

  • The CIE (Commission Internationale de Lclairage)

    El diagrama cromtico CIE es una grfica de dos dimensiones . El tercer eje es la

    luminancia, como el valor de Y en YUV produce una imagen monocromtica (escala

    de grises).

    Los dos ejes primarios llamados X , Y siempre son positivos y se combinan para

    definir cualquier color visible

    Diagrama CIE

  • Representacin Bi-cnica del Espacio Tono-Saturacin-Intensidad (HIS)

    En este sistema, elmatiz es lo que lamayora de la genteentiende por color, porejemplo, la distincinentre rojo y amarillo. Lasaturacin es lacantidad de color queesta presente, porejemplo, la distincinentre el rojo y el rosa. Eltercer eje (llamadoligereza, intensidad, ovalor) es la cantidad deluz, por ejemplo ladistincin entre un colorrojo y la luz oscura oentre gris oscuro y grisclaro.

    Representacin Bi-cnica del Espacio Tono-

    Saturacin-Intensidad. Los grises se encuentran a

    lo largo del eje central. La Distancia desde el eje da

    la saturacin, mientras que la direccin (ngulo) es

    dada por el tono.

  • Espacio LAB

    Un espacio geomtricamente mas simple y que es mas Cercano al

    enfoque HSI para la mayora de aplicaciones y ms fciles de tratar

    matemticamente es un modelo esfrico L-a-b. L es el eje de escala

    de grises, o luminancia, mientras que a y b son dos ejes ortogonales

    que juntos definen el color y la saturacin. El eje a se extiende desde

    rojo (+ a) a verde (-a) y el eje b de amarillo (+ b) a azul (-b).

    La relacin matemtica entre L,

    a, b y R, G, B se muestra en la

    Ecuacin

    A partir de estos valores, el tono

    y la saturacin se puede calcular

    como:

    Alternativamente, la conversin

    puede llevarse a cabo

    directamente desde RGB a un

    espacio cnico HSI:

  • La transformacin de RGB a CIELab

    La transformacin de RGB a

    CIELab requiere un paso

    intermedio, llamado XYZ:

    Basndose en estos valores

    XYZ, los valores se L *, a *, b

    *son:

    La funcin f es definida como:

  • Imgenes a color La informacin

    absoluta de color no es

    til para el anlisis de

    imagen. Las

    diferencias relativas en

    el color de una regin a

    otra se puede utilizar

    para distinguir las

    estructuras y los

    objetos presentes

  • Correccin de color

    La obtener una imagen los colores se ven afectados por el tipo deiluminacin que se tiene.

    Al tener una paleta de colores preestablecida nos permite realizar ajustesque producen la coincidencia de color entre una cmara o escner,diversos CRT y monitores LCD, impresoras de varios tipos, e inclusoproyectores.

    Mejora visible de imagen utilizando una

    paleta de colores preestablecida.

  • Mejora de colores utilizando valores RGB

    imagen corregida mediante la matriz triestmulo

    es calculada con la siguiente tabla

    Correccin triestumulo de color utilizando

    valores RGB

  • Display de color

    Una pantalla de cristal lquido o LCD (liquid crystal display) es una pantalla delgada y planaformada por un nmero de pxeles en color o monocromos colocados delante de una fuentede luz o reflectora. A menudo se utiliza en dispositivos electrnicos de pilas, ya que utilizacantidades muy pequeas de energa elctrica.

    Cada pxel de un LCD tpicamente consiste de una capa de molculas alineadas entre doselectrodos transparentes, y dos filtros de polarizacin, los ejes de transmisin de cada unoque estn (en la mayora de los casos) perpendiculares entre s. Sin cristal lquido entre elfiltro polarizante, la luz que pasa por el primer filtro sera bloqueada por el segundo(cruzando) polarizador

  • Tipos de imagenes

    A veces el utilizar una sola imagen no nos

    proporciona la informacin suficiente para un

    anlisis.

    Para la obtencin de imgenes mltiples existen

    aparatos que nos permiten tener una imagen en 3D. Estas imgenes son muy utilizadas para fines

    mdicos ya que nos da una vista real del cuerpo.

    Planos mltiples de pixeles

  • Estereoscopa La estereoscopa es cualquier tcnica de ver y amarar tu

    miembro capaz de recoger informacin visual tridimensional

    y/o crear la ilusin de profundidad mediante una imagen

    estereogrfica, un estereograma, o una imagen 3D

    (tridimensional). La ilusin de la profundidad en una

    fotografa, pelcula, u otra imagen bidimensional se crea

    presentando una imagen ligeramente diferente para cada ojo,

    como ocurre en nuestra forma habitual de ver. Muchas

    pantallas 3D usan este mtodo para transmitir imgenes

    Funcionamiento del ojo humano

  • S es la distancia de desplazamiento (la distancia del plano viaja o la

    distancia de la cmara se mueve) y WD es la distancia de trabajo o la

    altitud. El diferencial (d1 - d2) entre dos puntos que aparecen en las

    dos imgenes diferentes (medido en una direccin paralela a la de

    desplazamiento) es proporcional a la diferencia de elevacin entre

    los dos puntos. Para el caso de D1 y D2 mucho ms pequea que S, la

    relacin simplificada es:

    geometra utilizada para medir el

    diferencial vertical entre los objetos vistos

    en dos imgenes diferentes obtenidas

    por desplazamiento o punto de vista

    (normalmente utilizado para la fotografa

    area)

  • Capitulo 2LA VISIN HUMANA

  • Introduccin

    Los humanos son seres altamente visuales, la mayora de la

    informacin se obtiene por medio de nuestros ojos (junto con el

    cerebro).

    El porcentaje de informacin que fluye a travs de medios visuales

    para el ojo humano est estimado en 90-95%.

    No todos los animales, incluidos algunos mamferos no dependen

    de la vista tanto como los humanos, un ejemplo son los murcilagos

    o los delfines que utilizan sonar.

    La capacidad de detectar las ondas de luz se encuentran en un

    rango de 400-700 nm (azul a rojo).

  • Reconocimiento

    El principal objetivo de la visin humana es el reconocimiento. Ya sea para

    buscar comida, evitar depredadores, saludar a un amigo; todo esto solo

    podra ser relacionado con una imagen de algo que nos resulta familiar. El

    objeto debe tener una etiqueta mental de qu es y para que se utiliza.

    Cuando el objeto no nos resulta familiar y no tiene ninguna etiqueta mental, lo

    que sucede es que se comparan las caractersticas del mismo con un

    recuerdo que resulte parecido. Esto tambin incluye el factor de la memoria.

  • El ojo humano es un muy buen componente ptico, pero lejos del mejor del

    reino animal.

    Una de las funciones que tiene el ojo humano es el poder cambiar los ojos

    de posicin y con esto crear una imagen prcticamente sin ningn

    esfuerzo.

    La luz penetra a travs de la pupila, atraviesa el cristalino y se proyecta

    sobre la retina, donde se transforma gracias a unas clulas llamadas foto

    receptoras en impulsos nerviosos que son trasladados a travs del nervio

    ptico al cerebro.

    El Ojo Humano

    El ojo humano

  • Agudeza Visual

    Muchos animales, en particular las

    aves tienen una visin mucho mas

    espacial que los humanos. La visin

    humana alcanza su mxima resolucin

    espacial en solo un rea pequea en el

    centro del campo de vista, donde la

    densidad de los sensores de luz es

    mayor.

    La agudeza visual es la capacidad del

    sistema de visin para percibir, detectar

    o identificar objetos especiales con

    unas condiciones de iluminacin

    buenas.

  • Ojo y Cerebro

    La visin humana es ms que conexiones en la retina, hay una gran

    cantidad de procesamiento, inmediatamente de la retina y la corteza

    cerca del cerebro, antes de tener una imagen de algo conocido en

    la mente. Los tubos para sensar luz y los conos se encuentran

    detrs, la luz debe pasar por diferentes capas de clulas que

    procesan la informacin.

  • Comparaciones Espaciales

    La idea bsica detrs de rodear el

    centro o la excitacin e inhibicin

    lgica es compara con las

    seales centrales de una regin,

    para que la salida se anule. Este

    anlisis es la unidad bsica de

    anlisis de retina, combinando

    dos salidas, la deteccin de luz o

    lneas oscuras, esquinas, orillas y

    otras estructuras pueden ser

    alcanzadas.

  • Jerarquas Locales y Globales

    La interpretacin de elementos en una escena depende

    ampliamente en el agrupamiento de todas las

    estructuras y objetos. El agrupamiento es necesario

    para la inhibicin del trabajo efectivo. La imagen comn

    del brillo alterado por los alrededores, el contraste del

    marco, depende de que tan bien se encuentra agrupada

    la regin central.

  • Daltonismo

    El daltonismo es un defecto gentico

    que ocasiona dificultad para

    distinguir los colores. La palabra

    daltonismo proviene del qumico y

    matemtico John Dalton que padeca

    este trastorno. El grado de afectacin

    es muy variable y oscila entre la falta

    de capacidad para discernir cualquier

    color (acromatopsia) y un ligero

    grado de dificultad para distinguir

    algunos matices de rojo verde y

    ocasionalmente azul.

  • Tercera Dimensin

    En fsica, geometra y anlisis matemtico, un objeto o

    ente es tridimensional si tiene tres dimensiones. Es decir

    cada uno de sus puntos puede ser localizado

    especificando tres nmeros dentro de un cierto rango.

    Por ejemplo, anchura, longitud y profundidad.

  • El mundo de la Luz

    Los ojos son parte de un sistema completo involucrado en laproduccin sensorial y la corteza. La superficie de un objetotambin importa ya que si la luz no es transmitida u absorbidacorrectamente por el objeto se ve una capa delgada sobre elobjeto.

  • El tamao

    El tamao de los objetos est determinada por la ubicacin de los lmites. El nico problema con

    esa afirmacin bastante obvia es decidir donde se encuentra el lmite. La visin humana funciona

    mediante la bsqueda de muchos tipos de lneas en imgenes, que incluyen los bordes de los

    objetos, basado en la localizacin de los lugares donde el brillo o el color cambia abruptamente.

    Esas lneas son tratadas como un boceto (llamado el "esquema primordial"). Dibujos animados

    funcionan porque las lneas dibujadas sustituyen directamente por los bordes que se pueden

    extraer de una escena real.

  • Capitulo 3: Impresin y Almacenamiento

  • Impresin

    Para la impresin de imgenes se pueden usar

    diferentes tipos de impresoras (impresoras jet de

    tinta, impresoras lser).

    Estas impresoras utilizan el principio DPI (dots per

    inch), el cual consiste en imprimir punto por punto

    una imagen o texto de tal manera que se forme un

    nuevo color a partir de la combinacin de colores

    bsicos.

    DPI dots per inch

  • Ejemplos Tipos de Impresin

    a) Imagen original

    b) 100 lneas por pulgada

    c) 75 lneas por pulgada

    d) 50 lneas por pulgada

    Aumentar el nmero de clulas mejora la

    resolucin lateral a expensas del nmero

    de niveles de gris que puede ser

    mostrado, y viceversa.

  • Semitonos Un semitono es una imagen descompuesta en puntos de

    diversos tamaos, por la cual podemos reproducir una escala

    de grises de un color.

    Se aprovecha la tendencia de nuestra precepcin a agrupar e

    interpretarlas como un tono continuo -al verse a la distancia

    adecuada- aunque en principio estn formadas de puntos de

    un mismo color.

    Una de las desventajas de este mtodo es la superposicin de

    puntos.

    Cuando se alcanza una cobertura del 50%, los

    puntos a media tinta se tocan, cambiando el efecto

    de uno de puntos negros en un fondo blanco a uno

    de puntos blancos sobre un fondo negro.

  • Impresin a color

    Todas las pantallas (LCD, LEDs) generan color de diferente manera

    mezclando rojo, verde y azul, esto produce un rango completo de

    colores que pueden ser vistos.

    Esta gama de colores no muestra completamente todos los tonos que

    se pueden tener, la imagen nos muestra el rango de colores que se

    puede ver en la impresora y en la pantalla

    Diagrama CIE de color

  • Mejora de imagen

    El papel en blanco que comienza como blanco y la adicin de

    cian, magenta, amarillo y tintas elimina los colores

    complementarios (rojo, verde, y azul, respectivamente) a

    partir de la luz reflejada para producir la posible gama de

    colores. Es comn llamar a estos colores sustractivo CMY

    para distinguirlos de los colores RGB aditivos.

    reduccin del rango de luminosidad revela detalle

    en las zonas de sombra sin que se pierda el

    contraste en las zonas brillantes

  • Comparacin de RGB (aditivo) y CMY (sustractivo).

    El espacio aditivo aade rojo, verde y azul a fondo negro,

    mientras que el espacio de color sustractivo elimina cian,

    magenta y amarillo a un fondo blanco

    Colores aditivos colores sustractivos

  • Modelo CMYK

    El modelo CMYK (acrnimo de Cyan, Magenta, Yellow y Key)

    es un modelo de color sustractivo que se utiliza en la

    impresin en colores.

    El uso de la impresin a cuatro tintas genera un buen

    resultado con mayor contraste. Sin embargo, el color visto en

    el monitor de una computadora seguido es diferente al color

    del mismo objeto en una impresin, pues los modelos CMYK y

    RGB tienen diferentes gamas de colores.

    ngulos ideales para el modelo CMYK 45, 75,

    90, 105 respectivamente.

  • Uso de tinta negra

    Por varias razones, el negro generado al mezclar los colores

    primarios sustractivos no es ideal y por lo tanto, la impresin a

    cuatro tintas utiliza el negro adems de los colores primarios

    sustractivos amarillo, magenta y can. Entre estas razones

    destacan:

    Una mezcla de pigmentos amarillo, cian y magenta rara vez

    produce negro puro porque es casi imposible crear suficiente

    cantidad de pigmentos puros.

    Mezclar las tres tintas slo para formar el negro puede

    humedecer al papel.

    Desde un punto de vista econmico, el uso de una unidad de tinta

    negra, en vez de tres unidades de tintas de color, puede significar

    un gran ahorro.

  • Ptron de Moir

    Un patrn de Moir es un patrn de interferencia que se forma

    cuando se superponen dos rejillas de lneas con un cierto ngulo, o

    cuando tales rejillas tienen tamaos ligeramente diferentes.

    El sistema visual humano crea la ilusin de bandas oscuras y claras

    horizontales, que se superponen a las lneas finas que en realidad

    son las que forman el trazo. Patrones de muar ms complejos

    pueden formarse igualmente al superponer figuras complejas hechas

    de lneas curvas y entrelazadas.

    Ptron de Moir

  • Almacenamiento de Archivos En trminos fsicos, la mayora de los archivos informticos se almacenan en

    discos duros discos magnticos que giran dentro de una computadora que

    pueden registrar informacin indefinidamente. Los discos duros permiten

    acceso casi instantneo a los archivos informticos.

    No obstante en la actualidad han cobrado mucho auge las memorias flash,

    dispositivos con mucha capacidad de almacenamiento que tienen la ventaja

    de ser pequeos y porttiles; suelen usarse para guardar archivos en

    dispositivos pequeos como telfonos mviles o reproductores de audio

    porttiles

    Disco Duro

  • CD

    Un CD-ROM tienen una capa metlica para reflectar el rayo lser que lee la

    informacin. Su capacidad de almacenamiento es de 500MB a 680MB. El

    componente principal del CD es un tipo de plstico llamado policarbonato, un

    petroqumico que se inyecta en moldes. Estos moldes contienen las

    irregularidades de la superficie (las cretas y surcos) que representan los

    datos, el policarbonato viscoso adopta el estampado del molde. El disco de

    plstico resultante recibe el nombre de substrato de plstico

    El substrato de plstico se recubre por una finsima capa de aluminio

    reflectante que captura la forma de crestas y surcos de manera precisa. Para

    evitar que el aluminio se marque y arae, lo que borrara los datos residentes

    en l, se aade una laca protectora, a travs de la cual el lser es

    perfectamente capaz de leer los surcos.

    CD-ROM

  • DVD

    Las siglas DVD significan Video Disco Digital o Disco Verstil Digital.

    Es un CD ms rpido y con mayor capacidad para almacenar video,

    audio y datos de ordenador que tiene funcin de grabadora de

    videos, sonidos con una gran nitidez en el vdeo y en el sonido.

    Disco de vdeo digital, tambin conocido en la actualidad como disco

    verstil digital (DVD), un dispositivo de almacenamiento masivo de

    datos cuyo aspecto es idntico al de un disco compacto, aunque

    contiene hasta 25 veces ms informacin y puede transmitirla al

    ordenador o computadora unas 20 veces ms rpido que un CD-

    ROM. Su mayor capacidad de almacenamiento se debe, entre otras

    cosas, a que puede utilizar ambas caras del disco y, en algunos

    casos, hasta dos capas por cada cara, mientras que el CD slo utiliza

    una cara y una capa. Las unidades lectoras de DVD permiten leer la

    mayora de los CDs, ya que ambos son discos pticos; no obstante,

    los lectores de CD no permiten leer DVDs.

  • Blu-ray

    El disco Blu-ray hace uso de un rayo lser de color azul con

    una longitud de onda de 405 nanmetros, a diferencia del

    lser rojo utilizado en lectores de DVD, que tiene una longitud

    de onda de 650 nanmetros. Esto, junto con otros avances

    tecnolgicos, permite almacenar sustancialmente ms

    informacin que el DVD en un disco de las mismas

    dimensiones y aspecto externo. Blu-ray obtiene su nombre del

    color azul del rayo lser (blue ray significa rayo azul).

    Blu -ray

  • Blu-ray

    El tamao mnimo del punto en el que un lser puede ser enfocado

    est limitado por la difraccin, y depende de la longitud de onda del

    haz de luz y de la apertura numrica de la lente utilizada para

    enfocarlo. En el caso del lser azul-violeta utilizado en los discos Blu-

    ray, la longitud de onda es menor con respecto a tecnologas

    anteriores, aumentando por lo tanto la apertura numrica (0,85,

    comparado con 0,6 para DVD). Con ello, y gracias a un sistema de

    lentes duales y a una cubierta protectora ms delgada, el rayo lser

    puede enfocar de forma mucho ms precisa en la superficie del

    disco.

    Dicho de otra forma, los puntos de informacin legibles en el disco

    son mucho ms pequeos y, por tanto, el mismo espacio puede

    contener mucha ms informacin. Por ltimo, adems de las mejoras

    en la tecnologa ptica, estos discos incorporan un sistema mejorado

    de codificacin de datos que permite empaquetar an ms

    informacin.

  • Compresin de imgenes

    El objetivo de la compresin de imagen es reducir los datos

    redundantes e irrelevantes de la imagen con la menor prdida

    posible. Para permitir su almacenamiento o transmisin de

    forma eficiente.

    La compresin de imagen puede ser con prdida o sin

    prdida.

    La clasificacin de los mtodos de compresin:

    Compresin sin prdida de informacin (LOSSLESS).

    Compresin con prdida de informacin (LOSSY).

    Ejemplo de imgenes con sus histogramas y los

    resultados de la compresin por las diferencias de

    clculo entre cada pxel y su vecino de la izquierda. Las

    imgenes originales tienen muy diferentes histogramas,

    pero los comprimidos tienen la mayora de los valores

    cerca de cero.

  • Lossless and lossy

    Mtodos de codificacin de compresin conprdida(lossless): Codificacin predictiva con prdidas.

    Codificacin de la transformada.

    Mtodos de codificacin de compresin sinprdida(lossy):

    Codificacin de longitud variable (CodificacinHuffman y otros).

    Codificacin en planos de bits: descomposicin yRLE.

    Fundamentos de LZW y CCYTT.

    Codificacin predictiva sin prdidas.

  • Compresin JPEG Las etapas de la compresin JPEG son las siguientes:

    Remuestreo de crominancia, porque el ojo humano no puede distinguir diferencias de crominancia enun cuadrado de 2x2 puntos

    Divisin de la imagen en bloques de 8x8 puntos, luego la aplicacin de la funcin DCT (Discrete CosineTransform (Transformada de coseno discreta)), que descompone la imagen en una suma de frecuenciassuma de frecuencias

    Cuantificacin de cada bloque, es decir, se aplica un coeficiente de prdida (que hace posible determinarla relacin tamao/calidad) que "anular" o disminuir los valores altos de frecuencia a fin de atenuarfin de atenuar los detalles, pasando de manera inteligente sobre el bloque con codificacin RLE (encodificacin RLE (en forma de zigzag para eliminar tantos valores cero como sea posible).posible).

    Codificacin de imgenes despus de la compresin mediante el mtodo Huffman

    Imagen original Imagen despus de compresin

  • Compresin Wavelet

    Las Wavelets (ondculas) son un desarrollo relativamente

    reciente tanto en matemticas puras aplicadas, construidas

    con el propsito de analizar funciones, es especial las

    funciones cuadrado integrales.

    A medida que nos acercamos a escalas ms pequeas,

    podemos encontrar detalles que no habamos visto antes.

    Comparacin ondas Fourier vs Wavelets

  • Compresin Fractal

    La compresin fractal es un mtodo de compresin con prdida para imgenes digitales,

    basado en fractales. El mtodo es el ms apropiado para texturas e imgenes naturales,

    basndose en el hecho de que partes de una imagen, a menudo, se parecen a otras

    partes de la misma imagen. Los algoritmos fractales convierten estas partes en datos

    matemticos llamados "cdigos fractales" los cuales se usan para recrear la imagen

    codificada.

    Con la compresin fractal, la codificacin es extremadamente cara a nivel computacional

    debido a la bsqueda de similitudes propias. Sin embargo, la decodificacin es bastante

    rpida. Mientras que esta asimetra lo hace poco prctico para aplicaciones en tiempo

    real, cuando el vdeo es guardado para distribucin desde un disco, la compresin

    fractal llega a ser ms competitiva

    La eficiencia en la compresin se incrementa con la complejidad de la imagen y la

    profundidad de color, en comparacin a las simples imgenes en escala de grises.

    Compresin fractal

  • Capitulo 4: Correccin de defectos de imagen

  • Histograma

    El histograma de una imagen es la grfica del nmero de

    pixeles con su respectivo nivel de brillo, es una herramienta

    muy buena para evaluar el contrate de una imagen.

    Pero como regla general se considera que una imagen tiene

    un buen contraste si su histograma se extiende ocupando casi

    todo el rango de tonos.

    Histograma de una imagen

  • Imgenes a Color

    Para imgenes en color es posible realizar un anlisis ms

    detallado, considerando que estn formadas por la

    composicin de tres canales de color RGB (componentes roja,

    verde y azul).

    Tambin es posible obtener el histograma de cada uno de

    estos canales por separado:

    Obtencin de los histogramas de cada canal de

    color por separado

  • Ruido en imgenes

    El ruido digital es la variacin aleatoria (que no se corresponde con la realidad) del brillo

    o el color en las imgenes digitales producido por el dispositivo de entrada (la cmara

    digital en este caso).

    Para comprender los motivos que originan el ruido digital hemos de fijar nuestra atencin

    en el funcionamiento del sensor de imagen, que hace posible la captura de la foto. Un

    CCD est compuesto por una malla de celdas fotosensibles, encargadas de recibir la

    imagen formada por las lentes de la ptica de la cmara. Cada una de esas celdas

    contendr uno o ms fotodiodos con capacidad de convertir la luz en una seal elctrica,

    para ser procesada como una imagen (color), es decir, ser convertida a datos

    numricos que se almacenarn en forma binaria en la memoria de la cmara para dar

    origen a un pixel. Lo cierto es que esa actividad elctrica, en si misma, generar una

    cierta seal aun en ausencia de luz, que oscilar en relacin con la temperatura,

    generando datos al azar, que originarn ruido.

    Dos imgenes de la misma vista, adquiridas desde una cmara digital, y la diferencia entre ellos (pxeles

    agrandados y el contraste expandido para mostrar el detalle). Excepto por las diferencias asociadas con el

    movimiento de las manecillas del reloj, las diferencias son debidas a ruido aleatorio en la cmara y son diferente

    en los canales rojo, verde y azul.

  • Promedio de barrido

    La forma ms comn de lograr un

    promedio de barrio es

    reemplazar cada pxel con el

    promedio de s mismo y sus

    vecinos. Esto es a menudo

    descrito como una operacin de

    "kernel", ya que aplicacin puede

    generalizarse como la suma de

    los valores de los pxeles en la

    regin multiplicada por un

    conjunto de pesos enteros. El

    proceso tambin se llama una

    convolucin y puede ser

    equivalente realizado en el

    espacio de Fourier.

  • Filtro

    El filtro de barrido promedio se lleva a cabo simplemente

    usando una mscara cuadrada de varios tamaos. El efecto

    de desenfoque del filtro se hace evidente a medida que

    aumenta el tamao de la mscara.

    El filtro funciona de la misma manera para imgenes a color

    La reduccin del ruido mediante la

    recopilacin de ms seales:

  • Filtro de suavizado

    Filtros de suavizado hacen reducir el ruido aleatorio, pero la

    suposicin subyacente es que todos los pxeles en la vecindad

    representan mltiples muestras del mismo valor, en otras palabras

    que todos ellos pertenecen a la misma estructura u objeto.

    Claramente, en los bordes y lmites esto es no es cierto, y todos los

    filtros de suavizado producen algunos desenfoques y el

    desplazamiento de bordes, lo cual es indeseable. Los filtros

    Gaussianos producen los menos bordes borrosos y reducen el ruido,

    pero no puede eliminar la borrosidad por completo.

    Filtro suavizado

  • Filtro de la media

    El resultado de la aplicacin de

    este filtro consiste en asignar

    al pixel central de la imagen

    filtrada el valor

    correspondiente a la media

    aritmtica del valor de gris de

    los NxN pixeles determinados

    de la submatriz

    correspondiente (el pixel

    central y sus 8 vecinos para un

    filtro de 3x3, el central y los 24

    vecinos cuando el filtro es de

    5x5 y los 48 vecinos cuando el

    filtro es de 7x7)

    Definicin en forma matricial del filtro de media de

    3x3 y de 5x5

  • Filtros Gaussianos

    Este filtro produce un resultado semejante al de madia, pero

    aqu se le da mas peso al pixel central que a sus vecinos, a la

    vez que de da mas peso a los pixeles ms prximos y menos

    peso a los pixeles ms alejados.

    El calificativo de gaussiano le viene de la definicin del filtro,

    que sigue la forma de la campana de Gauss.

    Representacin grfica de un filtro gaussiano de

    dimensiones 3x3

  • Filtro de mediana El filtro de mediana es un excelente rechazador de ciertos tipos comunes de

    ruido.

    Tiene la ventaja de que el valor final del pixel es un valor real presente en la

    imagen y no un promedio, de este modo se reduce el efecto borroso que

    tienen las imgenes que han sufrido un filtro de media. Adems el filtro de la

    mediana es menos sensible a valores69 extremos. El inconveniente es que

    resulta ms complejo de calcular ya que hay que ordenar los diferentes

    valores que aparecen en los pixeles incluidos en la ventana y determinar cual

    es el valor central

    Tipos de filtro y mecanismo de

    aplicacin

  • Filtros adaptativos

    Son considerablemente ms complejos ya que los coeficientes

    de ponderacin se recalculan para cada uno de los pixeles en

    funcin del histograma de los ND que aparecen en la ventana.

    Se han utilizado con gran xito filtros adaptativos para

    eliminar el speckle de las imgenes de radar y para detectar,

    con un solo filtro, diferentes elementos.

    Suavizado condicional utilizando un barrio de adaptacin

  • Filtros Olmpicos

    Filtros Olmpicos estn estrechamente relacionados filtros de medias, y por lo tanto, puedenutilizarse para destacar la variabilidad de ms largo alcance en una imagen, que acta coneficacia para suavizar la imagen. Esto puede ser til para reducir el ruido en una imagen. Elalgoritmo opera mediante el clculo del valor medio en una ventana mvil centrada en cadacelda de la cuadrcula. En la estimacin de la media, no se utilizan los valores ms altos y losms bajos en el barrio. Debido a que los promedios son muy afectados por los valoresextremadamente altos y bajos, el filtro Olmpico es mucho menos sensible al ruido de undisparo en una imagen que el filtro de media.

    Aplicacin de filtro Olmpico

  • Entropa

    Mtodos basados en la entropa representan un enfoque para la eliminacin

    de los artefactos tales como ruido o desenfoque de las imgenes, sobre la

    base de algunos de conocimiento acerca de los contenidos de las imgenes y

    algunos suposiciones acerca de la naturaleza de la degradacin que se va a

    quitar y la imagen restaurada (Skilling, 1986; Frieden, 1988). La descripcin

    convencional del mtodo es imaginar un imagen que contiene N pxeles, que

    se ha formado por un total de fotones M (donde M es generalmente mucho

    mayor que N). El nmero de fotones en un solo pxel (es decir, el brillo del pxel

    valor) es Pi, donde i es el ndice de pxeles.

    La imagen tiene medido valores de brillo de pixel

    normalizado

  • Entropa

    El "entropa" del patrn de brillo se da en un sentido formal

    mediante el clculo del nmero de maneras que el patrn

    podra haber sido formado por reordenamiento, o

    donde! indica factorial. Para grandes valores de M, se reduce

    por la aproximacin de Stirling a el ms familiar

  • La entropa en la imagen se puede minimizar en un sentido

    absoluto configurando el brillo de cada pxel para el brillo

    medio y maximizado por la difusin de los valores de manera

    uniforme en toda la gama de luminosidad. La aplicacin de

    limitaciones produce resultados tiles. La limitacin ms

    comn para imgenes que contienen el ruido se basa en una

    estadstica de chi-cuadrado, calculado como

    En esta expresin los valores de pi son los valores de los

    pxeles originales, la pi 2 son el brillo alterado valores, y es ladesviacin estndar de los valores. Un lmite superior se

    puede establecer en el valor de | 2 permitido en el clculo de

    un nuevo conjunto de pi 2 valores para maximizar la entropa.

    Un tpico (pero esencialmente arbitraria) lmite para | 2 es N, el

    nmero de pxeles en la matriz.

  • Fondo de la imagen

    En ocasiones el fondo de la imagen no es grabado, para

    obtenerlo se puede utilizar la interpolacin.

    Nivelacin con un fondo medido: (a) Imagen de la

    retina de un oftalmoscopio, mostrando

    sombreado que hace que los capilares sean

    difciles de discernir; (b) el canal rojo contiene

    pocos detalles pero Muestra el sombreado; (c) el

    canal verde tiene la mayor parte del contraste en

    la imagen; (d) la relacin de verde a rojo muestra

    el contraste ms uniforme

  • Fondo de la imagen

    Mediante la seleccin de una serie de puntos en la imagen, se

    adquiere una lista de valores y ubicaciones de brillo. Estos se utilizan

    para realizar ajuste de mnimos cuadrados de una funcin B (x, y) que

    aproxima el fondo y puede restarse (o divide) al igual que un fondo

    adquirido fsicamente. Cuando el usuario marca estos puntos, por

    ejemplo mediante el uso de un sealador dispositivo, como un ratn,

    pantalla tctil, o pluma de luz, es importante seleccionar

    ubicaciones, todos deberan tener el mismo brillo y estr bien

    distribuidos a travs de la imagen

    Localizacin de muchos puntos en una regin pequea y pocos o

    ninguno en otras partes de la imagen requiere la funcin para

    extrapolar el polinomio y puede introducir errores significativos.

    Funcin para un polinomio de tercer grado:

  • Brillo en una imagen

    Para modificar el brillo en una imagen se ajusta el fondo de tal

    manera que al quitar pixel por pixel se tendr una imagen con

    mayor brillo.

    Imagen del telescopio de la superficie lunar: (a) original, con diferentes

    contraste debido a la curvatura de la superficie; (b) la aplicacin de

    contraste automtico por funciones polinmicas de ajuste a la luz y valores

    de los pxeles oscuros

  • Rango de nivelacin Cuando el fondo vara ms abruptamente que puede estar en forma para

    funciones simples, un enfoque diferente puede ser utilizado. Este mtodo es

    especialmente til cuando la superficie es irregular, tales como detalles sobre

    una superficie de fractura examinado en el SEM, terreno montaoso iluminado

    por la luz solar, o una seccin delgada con un pliegue visto en la transmisin.

    El supuesto detrs de este mtodo es que las caractersticas de inters estn

    limitados en tamao y ms pequeas (por lo menos en una dimensin) que la

    escala de variaciones de fondo, y que el fondo est en todas partes ya sea

    ms clara o ms oscura que de las caractersticas locales. Ambos requisitos

    se cumplen con frecuencia en situaciones prcticas.

    La idea bsica detrs de las operaciones de clasificacin de barrio es

    comparar cada pxel con sus vecinos en alguna pequea regin, por lo

    general se aproxima a un crculo de tamao ajustable. Esta operacin se

    realiza para cada pxel de la imagen, y una nueva imagen con el pxel

    sustituido por un valor vecino se produce como resultado.

    Nivelacin de brillo de la imagen y el contraste de la

    eliminacin de los trminos de baja frecuencia en un 2D

    Transformada de Fourier: (a) imagen original, que muestra

    la iluminacin no uniforme; (b) nivelar el brillo mediante la

    reduccin de la magnitud a cero de los componentes de

    frecuencia ms baja. Observe que, adems de las

    variaciones cerca de las fronteras, el brillo de estructuras

    similares no es constante en toda la imagen.

  • Fondo de nivelacin

    Para el fondo de nivelacin, si el fondo es conocido por ser

    localmente ms oscuro que las caractersticas, el valor de pxel ms

    oscuro en el barrio sustituye el valor del pxel original. Para el caso

    de un fondo ms claro que las caractersticas, el pxel ms brillante

    en la zona se utiliza en su lugar.

    El resultado de aplicar esta operacin a toda la imagen es reducir las

    caractersticas por el radio de la regin barrio y para extender los

    valores de brillo de fondo locales en el rea.

    La construccin de una imagen de fondo con una

    operacin de rango: (a) una imagen de granos de

    arroz con iluminacin no uniforme; (b) cada pxel

    sustituido por el pxel colindante ms oscuro en un

    octogonal barrio 5 5; (c) otra repeticin del

    "vecino mas obscuro" operacin de dilatacin

    escala de grises; (d) despus de cuatro

    repeticiones slo del queda el fondo; (e) resultado

    de restar (d) a partir de (a).

  • Grficas de Computadora

    Normalmente las grficas de computadora son utilizadas paravisualizar objetos o imgenes en 3D, un ejemplo muy claro deesto son los programas de CAD (Dibujo Asistido porComputador) en el cual podemos ver distintas perspectivas deun objeto.

  • Interpolacin

    la interpolacin aplica este mismo mtodo para conseguir un

    tamao mayor de la imagen inicial, rellenando la informacin

    que falta con datos inventados a partir de un algoritmo

    especfico.

    La ampliacin de una imagen (el

    fragmento mostrado se ampla 4 con

    respecto a la original):

    (a) sin interpolacin (vecino ms

    cercano); (b) la interpolacin bilineal; (c)

    encaje acanalado; (d) la interpolacin

    fractal.

  • Tipos de interpolacin

    Interpolacin por aproximacin: Es uno de los mtodos ms antiguos. Se basa en obtener el promedio de valores de los 2pixeles ms prximos. La interpolacin bilineal es una mejora de la anterior, promediando en este caso 4 pixeles adyacentes.pixeles adyacentes.

    Interpolacin bicbica: Usada por programas como Adobe Photoshop o Paint Shop Pro es el mtodo de interpolacinconsiderado estndar (promedia 16 pixeles adyacentes). Photoshop adems usa algunas variaciones como Interpolacincomo Interpolacin bicbica enfocada o Interpolacin bicbica suavizada que se basa en aplicar algunos cambios a laalgunos cambios a la imagen final.

    Interpolacin en escalera (Stair Interpolation): Se basa en la interpolacin bicbica con la diferencia que se va interpolandoen incrementos de un 10% en cada paso con respecto al anterior.

    Interpolacin S-Spline: Este mtodo de interpolacin determina el color de un pixel desconocido basndose en latotalidad de colores de la imagen, a diferencia que los mtodos anteriores.

    parece tener tambin unos resultados bastante aceptables.

    Efecto de la rotacin de un pixel utilizando estos mtodos

  • Capitulo 5: Mejora de la imagen en el dominio espacial

  • Imgenes mejoradas

    Para la percepcin visual humana

    La Evaluacin de la calidad de una imagen es unproceso bastante subjetivo.

    Es difcil normalizar la definicin de lo que es unabuena imagen.

    Para un programa

    La evaluacin es ms fcil.

    Una buena imagen es la que produce el mejorresultado del algoritmo de reconocimiento

  • Manipulacin de contraste

    Una pantalla de ordenador tpico puede mostrar 28 o 256 tonos diferentes de gris y

    puede producir colores con los mismos 28 valores de brillo para cada uno de los

    componentes rojo, verde y azul para producir un total de 224 o 16 millones de colores

    diferentes. Esto es a menudo descrito como "color verdadero", ya que los colores que se

    pueden mostrar son adecuados para representar escenas ms naturales.

    Esto no implica, por supuesto, que los colores que se muestran son precisos o idnticos

    al color original en la escena, o que la pantalla es capaz de mostrar toda la gama de

    colores que el ojo puede percibir. Eso es muy difcil y requiere hardware y de calibracin

    especial.

    La figura muestra una imagen en la que los 256 valores de

    brillo de los pxeles distintos no pueden ser discernidas

    en el monitor de la computadora; la versin impresa de la

    imagen es necesariamente peor. El nmero de niveles de

    gris diferentes impresos en una imagen de medio tono

    est determinado por la variacin en el tamao de punto

    de la impresora.

  • Imgenes negativas

    Una imagen con niveles de gris en

    el rango [0, L [0, L-1] 1] con L = 2 n; n = 1, 2

    Se transforma en una con niveles:

    s = (L s = (L 1) 1) r

    Se obtiene la reversa de los niveles de intensidad.

    Se utiliza para resaltar detalles blancos inmersos en regiones oscuras de una

    imagen. Especialmente cuando predominan las regiones negras.

    Imagen positiva y negativa

  • Histograma

    Las ecualizacin del histograma de una imagen es una

    transformacin que pretende obtener para una imagen un

    histograma con una distribucin uniforme. Es decir, que exista el

    mismo nmero de pixeles para cada nivel de gris del histograma de

    una imagen monocroma.

    El resultado de la ecualizacin maximiza el contraste de una imagen

    sin perder informacin de tipo estructural, esto es, conservando su

    entropa (informacin).

    Ecualizacin de histograma aplicada a una

    escala de grises de 8 bits

    imagen:

    (a) imagen original;

    (b) histograma, mostrando picos y valles y

    utilizacin incompleta de la gama de

    luminosidad;

    (c) despus de la ecualizacin;

    (d) histograma resultante.

  • Imagen a color

    Para una imagen a color es posible mostrar 3 histogramas,

    correspondientes a los 3 ejes o canales, esto se puede hacer

    para coordenadas RGB, HIS o L.a.b.

    (a) la imagen;

    (b) Rojo, verde y azul;

    (c) Tono, Saturacin, e Intensidad;

    (d) L, a y b. Tenga en cuenta que el canal de intensidad en (c) y el

    canal L en (d) no son los mismos, debido a diferente ponderacin

    de color.

  • Ecualizacin local

    La ecualizacin de la imagen consiste en tratar de transformar

    el histograma de la imagen en un histograma uniforme.

    La ecualizacin local se realiza por bloques de la imagen que

    se ecualizan de forma independiente. Permite revelar

    estructuras finas de la imagen en algunas situaciones.

  • Laplaciano

    El filtro Laplaciano es una medida 2-D isotrpica de la 2nd

    derivada espacial de una imagen. El Laplaciano de una imagen

    destaca las regiones donde hay cambios bruscos de

    intensidad y por tanto se suele utilizar para deteccin de

    bordes.

    El Laplaciano se aplica frecuentemente a una imagen que

    previamente ha sido suavizada , con el fin de reducir su

    sensibilidad al ruido.

    El valor central de brillo de los pxeles se multiplica por cuatro,

    los valores de los cuatro vecinos por encima y por debajo se

    multiplican por 2, y La diagonal De 4 vecinos por 1. El valor

    total se suma y luego se divide por 16 para producir un nuevo

    valor de brillo del pxel.

    Pixel

    positivoPixel

    negativo

  • Operador Laplaciano

    Como el nombre del operador Laplaciano lo indica, se trata de una aproximacin al

    segundo operador para diferencial de brillo B en las direcciones x e y:

    Esto pone de relieve los puntos, lneas y bordes de la imagen y suprime regiones

    uniformes y sin problemas diversos, con el resultado que se muestra en la Figura.

    Mejora de contraste en los bordes, lneas y puntos utilizando un

    Laplaciano: (a) imagen original SEM de fractura de cermica; (b) la

    aplicacin del operador de Laplace; (c) adicin del Laplaciano a la

    imagen original.

  • Mtodos Derivativos

    La mscara de enfoque del mtodo Laplaciano y los filtros

    DoG son buenos para uso general pero no son la mejor

    herramienta para todos los casos. Un ejemplo sera la

    preparacin cromatografa para protenas.

  • Deteccin de Lmites

    El uso de un operador para detectar los lmites de las

    imgenes con el Laplaciano incrementa el contraste de las

    orillas y hace que tengan una mejor nitidez.

    Realizar operaciones de mtodos derivativos usando granos

    puede ser usado como plantilla para el proceso de

    convolucin.

  • Textura

    Muchas imgenes contienen regiones caracterizadas no solo

    por un valor de brillo o color, sino que un patrn de valores de

    brillo es normalmente llamado textura.

    Otro tipo de textura puede estar presente en estructuras e

    imgenes cuando se presentan patrones con una orientacin

    no aleatoria.

  • Anlisis Fractal

    El anlisis fractal consiste en tomar un pedazo de la imagen y analizarlo.

    Se analizan los pixeles aledaos al pixel central con un rango mximo de 4 a 7 pixeles.

    Los pixeles mas obscuros y claros se encuentran, se puede generar un diagrama a partir

    de esos.

    El procedimiento consume mas tiempo en comparacin con otras operaciones.

  • Resta de imgenes

    En su forma ms sencilla, la operacin resta toma como entrada dos imgenes y produce como salida

    una tercera imagen en la cual cada valor de pxel es la resta de los valores de los pxel de la primera

    imagen menos sus correspondientes de la segunda imagen. Una variante comn permite simplemente

    una constante especificada ser sustrada a cada pxel. Existen versiones que solamente producen la

    diferencia absoluta entre valores de pxel, en lugar de una salida signada

    Si los valores de los pxel en las imgenes de entrada son realmente vectores en lugar de valores

    escalares entonces los componentes individuales (componentes rojo, azul y verde) se sustraen

    separadamente para producir el valor de salida.

    Diversas implementaciones de la operacin varan respecto de lo que hacen si los valores del pxel de

    salida son negativos. Algunos trabajan con formatos de imagen que soportan pxeles con valores

    negativos, en cuyo caso la forma en que se desplegaran depender del mapa de colores. Si el formato de

    la imagen no soporta valores negativos, a menudo tales pxeles se ajustan a cero, con lo cual se tiene

    una imagen tpicamente negra.

    a) Imagen original, b) diferencia absoluta, c) lmites despus de

    umbral, la dilatacin y la erosin, superpuestos sobre la imagen

    original

  • Multiplicacin de imgenes

    Como sucede con otras operaciones aritmticas, la multiplicacin presenta

    dos formas principales. La primera forma toma dos imgenes de entrada y

    produce una imagen de salida en la cual los valores de los pxeles son solo

    aquellos de la primera imagen multiplicados por los valores correspondientes

    en la segunda imagen. La segunda forma toma una nica imagen de entrada y

    produce un resultado en el cual cada valor de pxel es multiplicado por una

    constante, la cual debe ser especificada. Esta ltima forma es probablemente

    la ms ampliamente utilizada, en un proceso conocido como escalado.

    Si los valores de pxel en las imgenes de entrada son realmente vectores en

    lugar de valores escalares (por ejemplo, imgenes a color) entonces los

    componentes individuales (componentes rojo, azul y verde) se multiplican

    separadamente para producir el valor de salida. Si los valores calculados son

    mas grandes que el mximo permitido por el valor del pxel, entonces deben

    ser truncados al mximo valor.

  • Divisin de imgenes

    La operacin de divisin de imgenes, toma normalmente dos

    imgenes como entrada y produce una tercera cuyos valores de pxel

    son los valores de pxel de la primera imagen dividido por los valores

    de pxel correspondientes de la segunda imagen. Muchas

    implementaciones pueden ser utilizadas con una nica imagen de

    entrada, en cuyo caso cada valor de pxel en la imagen se divide por

    una constante especfica.

    Si los valores de los pxel en las imgenes de entrada son realmente

    vectores en lugar de valores escalares (por ejemplo, imgenes a

    color) entonces los componentes individuales (componentes rojo,

    azul y verde) se dividen separadamente para producir el valor de

    salida.

  • Capitulo 6: Procesamiento de imgenes en el espacio de la

    frecuencia.

  • La transformada de Fourier

    La trasformada de Fourier es una importante herramienta en procesamiento

    de imgenes la cual es utilizada para descomponer una imagen en sus

    componentes seno y coseno. La salida se la transformacin representa la

    imagen en el dominio de Fourier o dominio de la frecuencia, mientras que la

    imagen de entrada esta en el dominio espacial.

    Cada punto de la imagen en el dominio del espacio. La transformada de

    Fourier se utiliza en un amplio rango se aplicaciones, tales como anlisis de

    imgenes, filtrado de imgenes, reconstruccin de imgenes y compresin

    de imgenes.

  • La transformada de Fourier

    Una figura comnmente usada en los libros de texto de

    la transformada de Fourier (usualmente en una sola

    dimensin) es la calidad de adaptarse en una funcin

    arbitraria por la suma de series finitas por los trminos

    de Fourier de expansin.

    Ondas sinoidales con transformadas de Fourier

  • Orientacin y Frecuencias

    Es de gran ayuda familiarizarse con el espectro de la

    frecuencia usando imgenes simples. Las lneas pueden

    ser representadas por un simple pico debido al brillo del

    perfil senoidal.

    Espectro de Frecuencia

  • Orientacin Preferente

    El rango angular del espectro y la variacin del brillo del ngulo a

    travs de ellos puede ser medido para caracterizar un grado de

    orientacin estructural. Incluso para las estructuras que no son

    perfectamente peridicas, la integral utilizada como una funcin

    angular puede ser usada para medir la orientacin preferida.

    Orientacin del espectro

  • Textura y Patrones

    Adems de los picos en el espectro resultantes de las estructuras

    peridicas que puedan estar presentes y la limitacin de altas

    frecuencias a causa de la resolucin de la imagen. Puede parecer

    que solo hay un fondo que contiene poca informacin, sin embargo

    este no es el caso. Muchas imgenes representan el brillo de la luz

    que se muestra en las superficies, u otra informacin como la

    elevacin de la misma.

    Imgenes con diferente brillo y patrn

  • Aislamiento del Ruido Peridico

    La frecuencia transforma la propiedad de adicin y sustraccin.

    Agregar las transformadas de dos imgenes originales o funciones

    producen el mismo resultado como la suma de los originales. Esto

    permite que con la sustraccin se puedan remover partes no

    deseadas de las imgenes.

    Imagen con diferentes frecuencias y filtros aplicados

  • Seleccin de mscaras y filtros

    Una vez que se a aislado el ruido peridico de la imagen original a

    unos cuantos puntos en la transformada de Fourier, es posible

    remover el ruido quitando esos trminos de frecuencia. Un filtro

    remueve la frecuencia seleccionada y la orientacin reduciendo la

    magnitud de los valores para esos trminos, usualmente a cero.

    Imagen antes y despus de seleccin de mscaras y filtros

  • Seleccin de Informacin Peridica

    En algunas imgenes, es la informacin peridica la que

    es til y el ruido debe ser suprimido.

    Eliminacin de

    medios tonos

  • Convolucin

    Una convolucin es un operador matemtico que

    transforma dos funciones f y g en una tercera funcin

    que en cierto sentido representa la magnitud en la que

    se superponen f y una versin trasladada e invertida

    de g. Una convolucin es un tipo muy general de media

    mvil, como se puede observar si una de las funciones

    se toma como la funcin caracterstica de un intervalo.

    Convolucin en un

    dispositivo ptico

  • Deconvulacin

    La deconvolucin se refiere a las operaciones

    matemticas empleadas en restauracin de seales

    para recuperar datos que han sido degradados por un

    proceso fsico que puede describirse mediante la

    operacin inversa a una convolucin.

    Deconvulacin de imgenes

  • Capitulo 7: segmentacin y Umbralizacin

  • Umbralizacin de imgenes

    La umbralizacin es uno de los mas importantes

    mtodos de segmentacin. El objetivo es convertir una

    imagen en escala de grises a una nueva con solo dos

    niveles, de marea que los objetos se queden separados

    del fondo.

    Umbralizacin de una imagen del mundo real sobre la base de un histograma pico a)

    la imagen original y los pxeles seleccionados mediante el establecimiento de los

    niveles se muestra en (b)c) histograma que muestra un pico con lmites de umbral

  • Ajustes automticos

    Probablemente, el mtodo ms simple de todos es localizarlos picos en el histograma y establecer el umbral a mitad decamino entre ellos.

    Existen diferentes algoritmos para la umbralizacionautomtica, principalmente son usados en la configuracin desistemas de visin para control de calidad industrial, estossistemas se enfocan mas en la reproducibilidad que en laprecisin

  • Ajustes automticos

    Muchos de los algoritmos desarrolladospara el ajuste automtico de los umbralesestaban destinados para la discriminacinde texto impreso en papel, como un primerpaso en el reconocimiento ptico decaracteres (OCR) programas queescanean las pginas y los convierte enarchivos de texto para su edicin ocomunicacin. La Figura muestra unejemplo de una pgina de texto escaneadocon los resultados de varios de estosalgoritmos. Tenga en cuenta que no hay un"valle entre dos picos" presentes en estehistograma, por lo que los mtodos quebuscan un histograma bimodal no sepueden utilizar. Muchos de los mtodosautomticos asumen que hay dospoblaciones de pxeles y aplican unaprueba estadstica para seleccionar unumbral que "mejor" los distingue.

  • Ajustes automticos

    En muchas situaciones, tal como la mostrada en la figura, los objetos de inters nocomparten un nico valor de brillo o color, ni una gama comn de esos valores.Pero si el fondo en torno a las caractersticas, o la superficie en la que los objetosse encuentran, es bastante uniforme en el color o el brillo, puede ser prctico paraseleccionar que por umbralizacion. El contraste de la imagen binaria resultantepuede entonces ser invertida para producir la representacin de los objetos.

    Ajustes

    Automticos

  • Imgenes Multibandas

    La clasificacin multibanda consiste en extraer informacin

    existente y relevante de un conjunto de imgenes o bandas que lo

    conforman.

    En algunos casos, la segmentacin usando mltiples imgenes de

    la misma escena. El ejemplo ms comn es color en la imagen, que

    utiliza diferentes longitudes de onda de luz. Para las imgenes

    satelitales en particular, puede incluir muchas bandas infrarrojas

    que contienen informacin importante para seleccionar regiones en

    base a vegetacin, minerales.

  • Umbrales en dos dimensiones

    En lugar de un histogramaunidimensional, la figurapresenta un displaybidimensional en el planohs. el numero de pixelespor cada par de valores dela matriz y saturacinpuede ser graficada comouna escala de grises en elplano

    Seleccin de una regin

    en dos planos

  • Deteccin de colores

    El uso de este mtodo

    permite al usuario

    detectar una sola gama

    de colores, en este

    caso el azul (blue

    saturation selection).

    Ejemplo de la seleccin

    de saturacin azul

  • Umbrales en dos dimensiones

    Como en el ejemplo de la figura, el fondo es ms uniforme en color y

    brillo de las piezas de dulces. Estos pxeles se encuentran cerca del

    centro del crculo HS, ya que tienen muy baja saturacin.

    Umbralizandolos, como se muestra en la Figura, produce una imagen

    binaria de todas las piezas de dulce. la combinacin de esta imagen

    con la imagen original, por ejemplo, manteniendo lo que es ms ligero

    de pxeles, muestra las piezas de caramelo con sus colores

    restaurados.

    (a) despus de umbral y contraste

    reversin de la imagen binaria

    delinea los dulces; (b) despus de la

    segmentacin de cuencas

    hidrogrficas y la combinacin de la

    imagen binaria con el original para

    evitar cualquier pxel valor es ms

    ligero, los trozos de caramelo

    separadas estn listas para la

    medicin o conteo.

  • Umbralizacin multibanda

    La Figura muestra una imagen en color a partir de un

    microscopio de luz. El espcimen de intestino delgado est

    manchado con dos colores diferentes, por lo que hay

    variaciones en la sombra, el tinte y el tono. La siguiente serie

    de figuras ilustra cmo esta imagen puede ser segmentado

    por moralizacin para aislar una estructura particular de

    utilizar esta informacin.

    muestra los canales rojo, verde y azul

    originales de color en la imagen y sus

    histogramas de brillo individuales.

  • Imgenes a color

    Las imgenes en color tambin pueden ser umbralizadas. Un enfoque

    consiste en designar un umbral diferente para cada uno de los componentes

    RGB de la imagen y luego combinarlos con una operacin AND. Esto refleja la

    forma en que la cmara funciona y cmo los datos se almacenan en el

    ordenador, pero no se corresponde con la forma en que las personas

    reconocen color. Por lo tanto, se utilizan ms a menudo la HSL y modelos de

    color HSV.

    Esquema de las regiones en cada plano define una forma en el espacio

    tridimensional que es ms ajustable que la combinacin booleana de una

    simple unidimensional

  • Histogramas

    A partir de los histogramas de los colores rojo, verde y azul, se

    puede crear una grafica tridimensional, dando como resultado

    la saturacin, matiz e intensidad.

    Graficacion de intensidad, matiz y saturacin

  • Textura

    La textura hace referencia normalmente a los rasgos visuales

    representados en la superficie de un objeto que da carcter e

    identidad al mismo en la representacin. Suelen ser pequeos rasgos

    visuales que definen la relacin de veracidad entre el objeto real y

    el objeto representado. As la textura de una imagen o un fragmento

    de imagen, suele dar identidad diferenciando al objeto representado.

    Las texturas suelen integrarse en el conjunto de la imagen,

    aportando una sensacin ambiental y pasando muchas veces

    desapercibidas en la imagen o en los objetos representados.

    Procesamiento para convertir las texturas en la figura a las diferencias de brillo: (a) resultado de

    aplicar un operador de varianza; (b) histograma que muestra que las cinco regiones son distintas en

    el brillo; (c) cada una de las regiones seleccionadas por umbralizacion el histograma en (b), se

    muestra el uso de superposiciones de color.

  • Umbralizacin de textura

    Pocas imgenes pueden ser umbralizadas de manera

    satisfactoria usando usando el valor original de brillo.

    La informacin de textura en una imagen es una herramienta

    muy poderosa. diferentes tipos de texturas pueden ser

    encontrados en diferentes rangos de iluminacin, diferentes

    frecuencias espaciales, y diferentes orientaciones

    Prueba de imagen que contiene cinco regiones diferentes

    que se distinguen por diferencias en las texturas. Los

    histogramas de brillo se muestran (b); el brillo medio de

    cada regin es la misma.

  • Orientacin de las texturas

    Son las que se perciben gracias a la vista. no tienen volumen.

    pueden ser inventadas, copia de la realidad o simplificadas a

    partir de la realidad.

    Se llaman texturas graficas a las texturas visuales que hacen

    sobre superficies planas como el papel, y a las que se hacen

    en fotografa.

    Una imagen que contiene regiones que tienen diferentes

    orientaciones de textura, pero el mismo brillo promedio,

    desviacin estndar y la escala espacial.

    Imagen con diferentes texturas

  • Limites de la regin

    La segmentacin en el campo de la visin artificial es el proceso dedividir una imagen digital en varias partes (grupos de pxeles) uobjetos. El objetivo de la segmentacin es simplificar y/o cambiar larepresentacin de una imagen en otra ms significativa y ms fcil deanalizar. La segmentacin se usa tanto para localizar objetos comopara encontrar los lmites de estos dentro de una imagen. Msprecisamente, la segmentacin de la imagen es el proceso deasignacin de una etiqueta a cada pxel de la imagen de forma quelos pxeles que compartan la misma etiqueta tambin tendrn ciertascaractersticas visuales similares.

    La deteccin de bordes es un campo bien desarrollado por s mismoen el procesamiento de imgenes. Los lmites de regiones y losbordes estn estrechamente relacionados, ya que a menudo hay unfuerte ajuste en la intensidad en los lmites de las regiones. Lastcnicas de deteccin de bordes pueden ser usadas como otratcnica de segmentacin ms. Los bordes identificados por ladeteccin de bordes en ocasiones estn desconectados. Parasegmentar un objeto a partir de una imagen sin embargo, esnecesario que los bordes formen figuras cerradas.

  • Limites de la regin

    Tal limite lineal es superior para la medicin exacta porque la lnea en

    s no tiene anchura. Sin embargo, la determinacin de la lnea no

    siempre es fcil. La ubicacin de los puntos individuales puede ser

    determinada por interpolacin entre los pxeles, funciones

    matemticas quizs de ajuste a pxeles en cada lado de la frontera

    para mejorar los resultados. Este tipo de enfoque se utiliza

    comnmente en aplicaciones geogrficas en las que se utilizan los

    valores de elevacin medidos en puntos discretos para construir

    mapas topogrficos. Tambin se utiliza en aplicaciones de

    metrologa, como la medicin de dimensiones de elementos de

    circuito microelectrnicos..

  • Deteccin de bordes La deteccin de bordes es una herramienta fundamental en el procesamiento

    de imgenes y en visin por computadora, particularmente en las reas de

    deteccin y extraccin de caractersticas, que tiene como objetivo la

    identificacin de puntos en una imagen digital en la que el brillo de la imagen

    cambia drsticamente o, ms formalmente, tiene discontinuidades. El mismo

    problema de encontrar discontinuidades en seales 1D se conoce como

    deteccin de paso.

    Los bordes extrados de imgenes 2D a partir de escenas 3D se pueden

    clasificar segn el punto de vista en: dependientes o independientes.

    Un borde tpico puede ser la arista entre un bloque rojo y uno amarillo que se

    encuentran uno a continuacin del otro. En contraste, una recta puede ser un

    pequeo nmero de pixeles de un color diferente a un fondo que nunca

    cambia. Para la recta, usualmente se detectan dos bordes, uno a cada lado de

    la misma.

    Una grafica de dos vas del cambio absoluto en la longitud

    del permetro vs. los ajustes de umbrales de luminosidad

    de nivel superior e inferior. El mnimo indica los ajustes

    ptimos

  • Capitulo 8: Procesamiento de imgenes binarias

  • Imgenes Binarias

    Una imagen binaria es una imagen digital que tiene nicamente dos

    valores posibles para cada pxel.1 Normalmente, los colores

    utilizados para su representacin son negro y blanco,2 aunque

    puede usarse cualquier pareja de colores. Uno de los colores se

    emplea como fondo y el otro para los objetos que aparecen en la

    imagen.

    Las imgenes binarias, como se menciono anteriormente consisten

    en grupos de pixeles seleccionados con base a alguna propiedad.

  • Combinacin de operaciones Booleanas

    Cuando hay criterios disponibles para seleccionar los

    pixeles para ser mantenidos dentro del primer plano,

    pueden ser combinadas usando alguna operacin

    Booleana.

  • Mscaras

    Es posible combinar imgenes booleanas utilizando mscaraspara modificar una escala de grises o imgenes a color.Normalmente se utiliza el blanco como fondo y algunaporcin de la imagen para seleccionar el brillo, color odensidad.

  • Pixeles y Caractersticas

    Para diferentes propsitos, en especial en la medicin esnecesario identificar los pixeles que estn conectados a untodo. Una forma de identificar todos los grupos de pixelesconectados empezando por un pixel, y se revisa de 4 a 8posiciones adyacentes para identificar cada pixel.

  • Lgica Booleana y Caractersticas

    Tras las agrupaciones de pxeles como rasgos

    identificados o etiquetados, es posible llevar a cabo

    la lgica de Boole a nivel de funcin, en lugar de a

    nivel de pxel. En lugar de mantener los pxeles que

    son comunes a las dos imgenes, caractersticas

    enteras se mantienen si cualquier parte de los toca.

    Esto preserva la totalidad de la funcin, de modo

    que se puede contar o medir si se ha seleccionado

    la segunda imagen correctamente. Este mtodo

    tambin se llama "marker-based", que utiliza

    pxeles o grupos de pxeles en una imagen como un

    conjunto de marcadores para seleccionar

    caractersticas en un segundo. La ejecucin

    eficiente aplica una operacin de etiquetado

    funcin para al menos una de las imgenes a ser

    combinados. A continuacin, cada pxel que est en

    "ON" en una de esas caractersticas se compara

    con la segunda imagen. Si alguno de los pxeles de

    la caracterstica coincide con un pxel "ON" en la

    segunda imagen, la funcin de la totalidad de la

    primera imagen se copia en el resultado.

  • Caractersticas de Seleccin porlocalizacin

    Una generalizacin del mtodo para la identificacin de cruce de fronteras de una

    imagen utiliza un marcador de seleccin para identificar las caractersticas dentro de

    una distancia especificada de una lnea o regin. La dilatacin, convierte una lnea a una

    amplia franja de anchura seleccionada o se extiende una regin de manera uniforme en

    todas las direcciones por una cantidad especificada. Una lnea, tal como una pared o

    lmite de grano o clula visto en un microscopio, o una carretera en una imagen de

    satlite, puede ser procesada para generar una amplia lnea de espesor seleccionado. El

    uso de la lnea o de la regin dilatada para seleccionar funciones, selecciona las

    caractersticas que, independientemente de su tamao o forma, entran dentro de esa

    distancia de la lnea o lmite original. Repitiendo esta operacin con diferentes distancias

    de dilatacin proporciona una manera de clasificar o contar caractersticas de una

    imagen.

  • Doble Umbralizacin

    El uso de la tcnica de seleccin por localizacin tiene como desventaja que la imagen puede tener

    bordes no uniformes, limitando as la visualizacin de una regin.

    Las dos imgenes binarias se combinan con una caracterstica AND para mantener cualquier funcin en

    la segunda imagen que es seleccionado por los marcadores en la primera. Este utiliza los pocos pxeles

    oscuros que sin duda se encuentran dentro de las fronteras, al tiempo que rechaza el ruido dentro de los

    granos. Un cierre morfolgico se aplica para rellenar los huecos dentro de los lmites. El aumento de la

    anchura aparente de los lmites no es importante, ya Que la esqueletizacin se utiliza para reducir las

    lneas de lmite a anchura mnima. El resultado puede entonces ser utilizada para las mediciones de los

    granos y los lmites de grano.

  • Erosin y dilatacin

    La erosin es una de las dosoperaciones fundamentales (la otraes la dilatacin) en el procesamientode imgenes morfolgico en las quese basan todas las otras operacionesmorfolgicas. Fue definidaoriginalmente para imgenesbinarias, ms tarde se extendi aimgenes en escala de grises yposteriormente a retculoscompletos.

    La dilatacin se describe como uncrecimiento de pixeles, es decir, semarca con 1 la parte del fondo de laimagen que toque un pixel que formaparte de la regin. Esto permite queaumente un pixel alrededor de lacircunferencia de cada regin y aspoder incrementar dimensiones, locual ayuda a rellenar hoyos dentro dela regin.

    Ejemplo de aplicacin: La dilatacines el opuesto de la erosin. Lasfiguras que estn trazadas muytenuemente engruesan cuando son"dilatadas". La manera ms fcil dedescribirlo es imaginar que el mismotexto es escrito con una pluma msgruesa.

  • Apertura

    La apertura de A por B se obtiene por la erosin de A por B, seguida por la dilatacin de la imagen resultante por

    B:

    La apertura tambin est dada por , lo que significa que es el lugar geomtrico de las traslaciones

    del elemento estructurante B dentro de la imagen A. En el caso del cuadrado de lado 10 y un disco de radio 2

    como elemento estructurante, la apertura es un cuadrado de lado 10 con las esquinas redondeadas, donde el

    radio de las esquinas es 2.

    Ejemplo de aplicacin: Supongamos que alguien ha escrito una nota en un papel que no es absorbente por lo que

    parece que estn creciendo pequeas races peludas por todas partes de la escritura. La apertura esencialmente

    elimina las pequeas "rayitas" exteriores derramadas y restaura el texto. El efecto secundario es que redondea

    las cosas. Los bordes afilados comienzan a desaparecer.

  • Cierre

    El cierre de A por B se obtiene por la dilatacin de A por B, seguida por la erosin de la

    estructura resultante por B:

    El cierre tambin se puede obtener por donde Xc denota el

    complemento de X respecto a E (esto es, Lo anterior significa que

    el cierre es el complemento del lugar geomtrico de las traslaciones de la simetra del

    elemento estructurante fuera de la imagen A.

  • Comparacin entre apertura, cierre, erosin y dilatacin

  • Isotropa

    Es la caracterstica de los cuerpos cuyas propiedades fsicas no dependende la direccin en que son examinadas. Es decir, se refiere al hecho de queciertas magnitudes vectoriales conmensurables dan resultados idnticoscon independencia de la direccin escogida para dicha medida.

  • Mediciones con erosin y dilatacin

    La erosin producida "n" veces, usando un coeficiente de 0 a1, o alternndolos causan caractersticas de reduccin radialen "n" pixeles (con variaciones locales dependiendo la formade las caractersticas originales). Esto causa que tengan unadimensin menor a 2n pixeles para desaparecer todos juntos.

  • Mapeo de distancias Euclidianas

    Una tcnica iterativa para la construccin de mapas de distancia puede ser programada de la siguiente manera:

    1. Asignar al brillo un valor de 0 a cada pixel en el fondo.

    2. Ajustar la variable "n" igual a 0.

    3. Para cada pixel en el fondo que toque un pixel cuyo valor de brillo es "n", asignar al brillo el valor de "n"+1.

    4. Incrementar "n" y repetir el paso 3, hasta que todos los pixeles de la imagen hayan sido asignados.

  • Segmentacin por cuenca

    El mtodo clsico para lograr esta separacin, es utilizando unmtodo iterativo. La imagen es erosionada repetitivamente ycada paso se separan aquellas caractersticas quedesaparecieron del paso anterior son designadas comoltimos puntos de erosin.

  • ltimos puntos de erosin

    Los ltimos puntos de erosin mencionados en el mtodo desegmentacin por cuenca pueden ser utilizados como unaherramienta de medicin directa. El nmero de puntos nos daun nmero de variables separadas en la imagen, mientras queel brillo de cada punto nos da el valor del tamao de lacaracterstica.

  • Capitulo 9: Mediciones globales de una imagen

  • Mediciones globales y estereologa

    Existen dos principales clases de medicin de imgenes, las

    realizadas en un campo entero de imagen y las que se realizan en

    cada una de las diferentes caractersticas de la imagen. La

    estereologa relaciona las mediciones que pueden ser realizadas en

    imgenes bidimensionales a tridimensionales cuyas estructuras

    estn representadas y muestreadas por esas imgenes.

  • Superficie de rea

    Otro parmetro estructural que es medido con

    estereologa es la superficie de rea. Las superficies

    generalmente limitados entre dos volmenes, como la

    superficie del ncleo, el rea total de la pared de una

    clula, el total de granos en el metal o la porosidad en

    una piedra arenosa.

  • Tamao de grano

    El mtodo de tamao de grano fue inventado para la

    medicin en un parmetro micro estructural, utilizado

    para el control de calidad del bronce, y posteriormente

    aplicado para otros metales y no metales.

  • Longitud

    La medicin de longitud es usada principalmente para

    estructuras que son estiradas en una direccin con

    relativo bajo espesor, como neuronas o vasos

    sanguneos, fibras, o metales. Es posible medir el total

    de orillas con mtodos como el polidrico en metales.

  • Espesor

    La medicin del espesor algunas veces puede ser

    realizada con una malla paralela con lneas radiales.

  • Curvatura y conectividad

    Las superficies y lneas en el plano tridimensional raramente son

    planas o derechas, y en relacin con el dimetro nominal, su

    curvatura puede contener informacin importante sobre la evolucin

    de su estructura, qumica o presin. Para la estructura de granos en

    equilibrio, el contacto entre superficies es idealmente plano pero las

    orillas se encuentran localizadas en la curvatura.

  • Estereologa Clsica

    El mtodo clsico es asumir la forma de las partculas. La

    forma ms conveniente de asumir es una esfera. La

    distribucin de los tamaos de crculos producidos por

    secciones aleatorias de la esfera pueden ser calculadas

    como se muestran a continuacin.

  • Capitulo 10: Medicin de caractersticas especficas

  • Medicin del brillo

    El rango ms tpico de brillo son valores de 0 a 255

    (rango de 8 bits), pero dependiendo del tipo de cmara,

    escaner, u otro equipo de adquisicin, existen rangos

    dinmicos mayores a 10 bits.

  • Determinacin de ubicacin

    A menudo, localizar algunas caractersticas de la imagenpuede servir para establecer marcas que permiten lacalibracin, as que todas estas caractersticas de las imgenespuede ser localizadas con precisin. Los limites decaractersticas pueden ser determinados fcilmenteencontrando los pixeles mas grandes y las coordinadas maspequeas en direcciones horizontales y verticales.

  • Orientacin

    El centroide es una descripcin de la localizacin de las

    caractersticas que se encuentran en la parte central, la orientacin

    es definida por todos los pixeles en la imagen que normalmente

    resulta mejor que todos ellos ya que es influenciada en menor

    medida por la presencia o ausencia de un pixel nico alrededor de

    la periferia donde los accidentes de adquisicin o ruido pueden

    causar alteraciones en los lmites.

  • Alineacin

    Existen muchas situaciones de anlisis de imgenes en

    las que un procedimiento algortmico es utilizado para

    determinar la alineacin o el arreglo necesario. Este

    procedimiento es til para el aumento, tratando de

    localizar las transmisiones elctricas de las lneas de

    reconocimiento de fotos.

  • Transformada de Hough

    La Transformada de Hough es una tcnica para la deteccin de figuras en imgenes

    digitales. Esta tcnica es mayormente usada en el campo de Visin por

    Computadora. Con la transformada de Hough es posible encontrar todo tipo de

    figuras que puedan ser expresadas matemticamente, tales como rectas,

    circunferencias o elipses.

  • Anlisis de imgenes

    En el anlisis automatizado de imgenes, es comn encontrar elproblema de detectar figuras simples, tales como rectas ocircunferencias. Como primer paso, se puede usar un detector debordes para obtener los puntos de la imagen que pertenecen a lafrontera de la figura deseada. Debido a las imperfecciones, ya seade la imagen captada o del detector de bordes, existen muchospuntos que pertenecen a la curva y que faltan en la imagen;tambin pueden existir desviaciones espaciales entre la figura ideal(por ejemplo, una recta) y los puntos ruidosos del borde detectado.Por estas razones, usualmente no es trivial agrupar los bordesdetectados en un conjunto apropiado de figuras, ya seancircunferencias o cualquier otra figura. El objetivo de latransformada de Hough es resolver este problema, haciendo posiblerealizar agrupaciones de los puntos que pertenecen a los bordes deposibles figuras a travs de un procedimiento de votacin sobre unconjunto de figuras paramtricas.

  • Conteo

    En muchas imgenes, el

    contar objetos requiere

    identificar algunos patrones

    nicos de brillo y color que

    pueden ser reconocidos

    por un programa de

    computadora, y en caso de

    ser necesario por un

    humano. Las personas

    generalmente no cuentan

    preciso, pero son buenos

    con el reconocimiento.

  • Tamao de la caracterstica

    La medicin ms bsica de caractersticas en imgenes

    es simplemente por el rea. Para las representaciones

    basadas en pixeles, este es el nmero de pixeles dentro

    de la caracterstica, el cual es determinado por conteo.

    Para una representacin limitada el rea puede ser

    calculada.

  • Crculos y Elipses

    Los crculos a menudo son utilizados para representar el

    tamao, debido a que el dimetro provee una medicin

    linear conveniente que ignora los detalles de la figura.

    Adems el circulo equivalente con la misma rea que la

    caracterstica, el circulo circunscrito puede ser utilizado.

  • Dimensin del Calibre

    Una forma de determinar el espesor de una

    caracterstica que es aplicable ya sea a figuras derechas

    o curvas es utilizando un muestreo del mapa de

    distancias Euclidianas, obteniendo valores a travs de la

    lnea de centros del esqueleto.

  • Permetro

    El permetro es una caracterstica familiar con los

    parmetros geomtricos que esta bien definida en un

    espacio real y continuo pero no en una imagen con

    pixeles. La medicin numrica del valor no es sencillo.

    La forma ms precisa de obtener mediciones del

    permetro son obtenidas metiendo finas capas en los

    lmites de las figuras.


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