Ejercicios Matlab en clases correspondientes al Viernes, 25 junio 2010

EJERCICIO SIMILAR AL ANTERIOR CON FRUTAS

Figura 1

Figura 2

Ejercicios Matlab en clases correspondientes al Viernes, 11 junio 2010

DELIMITACIÓN MONEDA DE 5 PESOS Figura 6

DELIMITACIÓN MONEDA DE 1 PESOS

Figura 7

DELIMITACIÓN MONEDA DE 500 PESOS Figura 8

DELIMITACIÓN MONEDA DE 100 PESOS

Figura 9

DELIMITACIÓN MONEDA DE 100 PESOS

Figura 10

DELIMITACIÓN MONEDA DE 10 PESOS

Figura 11

Figura 12

Figura 13

Ejercicios Matlab en clases correspondientes al Viernes, 4 junio 2010

IMAGEN ORIGINAL

Figura 1

IMAGEN CAMBIADA A ESCALA DE GRISES Figura 2


OBTENCIÓN DEL FONDO DE LA IMAGEN E IDENTIFICACIÓN DE OBJETOS Figura 3


BINARIZACIÓN DE LA IMAGEN
Figura 4


FILTRO DE LA MEDIA, IDENTIFICACIÓN Y DELIMITACIÓN DE OBJETOS APLICADO A LA IMAGEN
Figura 5

Ejercicios

Imágenes RBG (red-blue-green)

Imagen Original

Imagen en escala de Rojos (Red)

Imagen en escala de Verdes (Green)

Imagen en escala de Azules (Blue)

Imagen resultado de la resta entre 255 y la matriz en escala de azules
Imagen 2


Imagen2 en escala de Rojos (Red)

Suma de la matriz en Rojos de la Imagen1 y de la matriz en Rojos de la Imagen 2

Resta de la matriz en Rojos de la Imagen1 y de la matriz en Rojos de la Imagen 2

Ejercicio en Matlab

Imágenes Originales y en escala de grices

Diferencia de imágenes

Es la resta de dos imágenes la original y la manchada

Histograma de la diferencia de las imágenes

Es la escala de la imágen que salió de la resta de imágenes

Umbralizacion de la imagen

Histograma

Es una representación gráfica del número de píxeles para cada valor de intensidad en la imagen. Muestra la distribución de valor de intensidad de los píxeles en toda la imagen.

La izquierda es el valor más bajo (0 - blanco) y la derecha el más alto (255 - negro). Cada barra en la distribución muestra el número de píxeles en la imagen para ese valor de intensidad en particular. Si el volumen de la distribución tiende a la izquierda, significa que la mayoría de píxeles tienen intensidades bajas y la imagen se la considera oscura y si tiende a la derecha la imagen se la considera brillante.

Se presenta el siguiente ejemplo:

En la figura se muestra la imagen original con su respectivo histograma, podemos mencionar que la mayor cantidad de píxeles se encuentran entre los valores digitales 100 – 200, además la elevación de la curva en los valores cercanos a cero es producto de los píxeles mas oscuros en la imagen, en este caso correspondientes principalmente a la chaqueta del fotógrafo

Filtros

Técnicas para mejorar la calidad de las imágenes.

Filtro de la Media

Técnica que reemplaza el valor de cada píxel por el valor medio de su vecindad. Consiste en:

• Ordenar los n x m vecinos de cada píxel en cuestión.


• Asignar la media, esto es, el valor central de la lista ordenada.
  

Filtro de la Mediana

Técnica que sustituye el valor de cada píxel por el valor de la mediana de su vecindad. Se puede observar la intensidad promedio de los vecinos.

Imagen Digital

Es una imagen sometida a un proceso de discretización tanto en las coordenadas como en la intensidad. Se podría valorar a una imagen digital como una matriz de manera que sus índices de filas y columnas identifican un punto en la imagen y el elemento que se encuentre en cada punto de la matriz identifica el valor de gris en ese punto.

Se presenta el siguiente ejemplo:

En la Figura1 se puede apreciar a la imagen analógica y en la figura2 a la matriz numérica donde cada punto tiene un valor proporcional a su nivel de gris. Este valor puede ser cualquiera dentro de un rango continuo, por eso se divide dicho rango en una serie de x intervalos, de forma que el nivel de gris de cada punto sea asignado a uno de los valores que representa el mismo. Los sistemas de proceso de digitalización suelen trabajar con 256 niveles de gris.

Imagen

Es la representación de cualquier cosa plausible en una función bidimensional (2D) cuya intensidad luminosa y color puede cambiar de un punto a otro.