técnicas de mejora de imágenes

Dpto. Física Matemática y Fluidos – Laboratorio de Medida Avanzada por Imagen – UnedDpto. Física Matemática y Fluidos – Laboratorio de Medida Avanzada por Imagen – Uned

Técnicas de mejora de imágenesTécnicas de mejora de imágenes

• Mejora o enhancement• Restauración• Reconstrucción

• Mejora o enhancement• Restauración• Reconstrucción


Mejora de la imagenMejora de la imagen

• Dominio espacial– Opera directamente sobre los píxeles– g(x,y)=Tentorno(f(x,y))

• Dominio en el espacio de la frecuencia– Transformada de Fourier– Filtrado en el espacio de frecuencias

• Dominio espacial– Opera directamente sobre los píxeles– g(x,y)=Tentorno(f(x,y))

• Dominio en el espacio de la frecuencia– Transformada de Fourier– Filtrado en el espacio de frecuencias


Mejoras en el dominio espacialMejoras en el dominio espacial

Operaciones globales• Operan sobre toda la imagen a la

vez• Sólo tienen en cuenta la intensidad

de cada punto– Negativo de imágenes– Aumento de contraste– Compresión del rango

dinámico– Fraccionamiento del nivel

de gris– Procesamiento de los

histogramas• Ecualización• Especificación

Operaciones globales• Operan sobre toda la imagen a la

vez• Sólo tienen en cuenta la intensidad

de cada punto– Negativo de imágenes– Aumento de contraste– Compresión del rango

dinámico– Fraccionamiento del nivel

de gris– Procesamiento de los

histogramas• Ecualización• Especificación

Operaciones locales• Actúan sobre una zona de la

imagen cada vez• Tienen en cuenta la posición de los

píxeles, tanto absoluta como relativa

Operaciones algebraicas• Sustracción de imágenes• Promediado de imágenesFiltrado espacial

– Suavizantes• Paso bajo• Mediana

– Realzantes• Paso alto• High-boot

– Diferenciales• Gradiente

Operaciones locales• Actúan sobre una zona de la

imagen cada vez• Tienen en cuenta la posición de los

píxeles, tanto absoluta como relativa

Operaciones algebraicas• Sustracción de imágenes• Promediado de imágenesFiltrado espacial





Aumento de contrasteAumento de contraste


Ecualización de un histogramaEcualización de un histograma

Tiende a histograma plano


Ventana y nivelVentana y nivel

Técnica de la ventana y el nivel

Nivel

Ventana


Ventana y nivel. EjemploVentana y nivel. Ejemplo

Ventana 32Nivel 160Ventana 32Nivel 160


Operaciones espaciales localesOperaciones espaciales locales

• El valor de cada pixel se calcula como resultado de una combinación lineal de píxeles de su entorno.

• El entorno empleado se define mediante una máscara (kernel) del tamaño deseado

• El valor de cada pixel se calcula como resultado de una combinación lineal de píxeles de su entorno.

• El entorno empleado se define mediante una máscara (kernel) del tamaño deseado


Operaciones localesOperaciones locales

0 1 01 2 10 1 0

12 40 3412 40 347 42 407 42 40

3 22 303 22 30

0 x 121 x 400 x 341 x 72 x 421 x 400 x 31 x 220 x 30

0 x 121 x 400 x 341 x 72 x 421 x 400 x 31 x 220 x 30MÁSCARAMÁSCARA

21

IMAGEN ORIGINALIMAGEN ORIGINAL

IMAGEN FILTRADAIMAGEN FILTRADA


FiltrosFiltros







w1

w4 w5

w2 w3

w6

w7 w8 w9

Máscara de 3x3


Filtrado espacial paso bajo, (nxn)Filtrado espacial paso bajo, (nxn)

157

0 3 5

25


Filtro de medianaFiltro de mediana

Imagen originale

Imagen corrompidapor ruido en

forma de impulsos

Imagen promedioen entorno 5x5

Imagen con filtrode la mediana de tamaño 5x5


Filtro pasa-altaFiltro pasa-alta

Original Filtro 3x3


Filtros de Prewitt, Robert y SobelFiltros de Prewitt, Robert y Sobel

Robert-yRobert-y Prewitt-xPrewitt-x


Mejora por gradiente. EjemploMejora por gradiente. Ejemplo

Original

Aplicación de lamáscara de Prewitt

Si gradiente>25entonces

Gris=255caso contrarioGris no cambia

Si gradiente>25entonces

Gris=255caso contrario

Gris=0


Filtrado homomórficoFiltrado homomórfico

Imagen original Problema conocido Imagen resultante

Filtrado homomórficoImagen Final Imagen original

Proceso de obtención de la imagen

Proceso de obtención de la imagen


Filtro homomórfico. EjemploFiltro homomórfico. Ejemplo

¿DESCANSO?

¿DESCANSO?

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