Procesamiento de Imágenes • Modificación imágenes para generar otras imágenes • Objetivo: mejorar la imagen en algún sentido • Reasignación de niveles de gris pixel a pixel • Puede implementarse mediante LUT (tablas) Modificación del Histograma 0 255 0 255 nivel gris imagen entrada nivel gris imagen salida T(r) r s r T(r) 0 0 1 0 2 1 253 254 254 255 255 255 1 Procesamiento de Imágenes
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Procesamiento de Imágenes• Modificación imágenes para generar otras imágenes• Objetivo: mejorar la imagen en algún sentido
• Reasignación de niveles de gris pixel a pixel• Puede implementarse mediante LUT (tablas)
Modificación del Histograma
0 2550
255
nivel gris imagen entrada
nive
l gris
imag
en sa
lida
T(r)
r
s
r T(r)0 01 02 1
253 254254 255255 255
1Procesamiento de Imágenes
2Procesamiento de Imágenes
Modificación histograma:cambio escala– Convierte el intervalo [a,b] → [z1,z2] – Mejora brillo y contraste 1
12 )()()( zar
abzzs +−
−−=
0
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128
0 64 128 192 256
0
1500
3000
4500
6000
0 64 128 192 2560
1500
3000
4500
6000
0 64 128 192 256
0
32
64
96
128
0 64 128 192 256
[0,110]→ [50,255]
Histograma
Histogramaacumulado
3Procesamiento de Imágenes
Modificación histograma: ecualización• Transforma el histograma en una distribución uniforme• Histograma acumulado lineal
• imagen original, pi pixeles de ng ri• imagen destino, qi pixeles de ng si• ¿tabla T(ri)• para q0, buscar k0 tal que:• r0, r1, ..., rk0-1 se mapean a s0• para q1, buscar k1 tal que:• rk0,..., rk1-1 se mapean a s1
∑∑=
−
=
≤≤00
00
1
0
k
ii
k
ii pqp
∑∑=
−
=
≤+≤10
010
1
0
k
ii
k
ii pqqp
0
1
0 2550
1
0 255
• .....• quedan niveles si sin asignar
4Procesamiento de Imágenes
Modificación histograma: ecualización
0
32
64
96
128
0 64 128 192 2560
1500
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0 64 128 192 256
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0 64 128 192 2560
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0 64 128 192 256
normalización histograma completo
normalización excluyendo extremos del histrograma
imagen original
5Procesamiento de Imágenes
Ruidos de imagen típicos• ruido de “sal y pimienta”: ocurrencias aleatorias de
pixeles completamente blancos y completamente negros.
• ruido impulso: ocurrencias aleatorias de pixelescompletamente blancos
• ruido gausiano: el nivel de gris de todos los pixeles de la imagen es perturbado con una normal
),0( ],[],[ 2ideal σNppjiIjiI ≈+=
figura 4.5 Jain
6Procesamiento de Imágenes
Filtrado lineal: Convolución• Cada pixel de la imagen resultado es combinación lineal
de varios pixels vecinos de la imagen original• Máscara de convolución (Kernel):
• Normalmente, máscaras centradas• Si no, se marca el pixel central