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Capitulo 1. Fundamentos. Histograma de una imagen. Histograma. Diagrama de barras de la propia imagen . Es la funci ón H definida en el rango [0,…, k,…,255]. H(k) = n k k : Nivel de gris n k : No de píxeles con un nivel de gris k n k : No total de píxeles en una imagen.
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Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen
Histograma • Diagrama de barras de la propiaimagen. • Es la funciónH definida en el rango[0,…,k,…,255]. H(k) = nk k : Nivel de gris nk : No de píxeles con un nivel de gris k nk : No total de píxeles en una imagen
Histograma • Da información del rango dinámico de una imagen • Útil para la segmentación de imágenes • Realce y mejora de la calidad de una imagen • Da información del contraste.
Capitulo 1. Fundamentos Transformaciones de Look Up Table
Transformaciones • Funciones básicas para logar contraste y brillo en una imagen. (imadjust) • Ecualización: Repartir de manera uniforme los niveles de grises entre los píxeles de una imagen. • Correcciones gamma
Mejora del contraste J = imadjust(I,[LOW_IN HIGH_IN],[LOW_OUT HIGH_OUT],GAMMA)
Mejora del contraste: Automático I = imread('pout.tif'); imshow(I) J = imadjust(I); figure,imshow(J) figure, imhist(J)
Mejora del contraste Especificando limites El abrigo es oscuro para revelar cualquier detalle imadjust mapea el rango [0,51] al rango [128,255] en la imagen de salida.
Mejora del contraste Especificando limites I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) figure, imhist(I) J = imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]); figure,imshow(J) figure, imhist(J) El aumento de brillo y de rango dinámico de la parte oscura hace mucho más fácil ver los detalles del abrigo.
Corrección Gamma gamma = 0.2 I = imread('rice.png'); J = imadjust(I,[],[],gamma); imshow(I) figure, imshow(J) gamma = 2
Capitulo 1. Fundamentos Operadores aritméticos y lógicos
Suma de dos imágenes K = imadd(I,J); J = imadd(I,50);
Resta Ip = imsubtract(I,J); Iq = imsubtract(I,50);
Complemento J = imcomplement(I);