Laboratorio 2 - Dtv

LABORATORIO 1 TELEVISION DIGITAL

NOMBRE: CONTRASTE, SATURACION, BRILLO Y MATIZ.

Objetivo: comprender los conceptos de contraste, saturacin, brillo y matiz a travs del manejo de la

herramienta octave.

Contraste:

El contraste se define como la diferencia relativa en la intensidad entre un punto de una imagen y

sus alrededores. Tambin puede ser definida como la diferencia de luminosidad entre las zonas

claras y las zonas oscuras de una imagen.

La siguiente imagen muestra la misma imagen en dos contrastes diferentes.

La imagen mal contrastada (arriba) nos ofrece muy poca informacion visual. En esta imagen al

realizar un histograma sobre los pixeles, se puede ver claramente un tendencia hacia un valor de

pixel. Mientras que la imagen inferior, fue tratada digitalmente para generar un mayor contraste,

su histograma est mas disperso y nos permite captar una mayor cantidad de informacion visual de

la imagen.

Para ajustar el contraste de una imagen a travez de matlab existen multimples formas de hacerlo,

el uso del toolbox de procesamiento de imagen ofrece la funcion imcontrast. Por otro lado, la

modificacion del contraste puede ser realizado por numerosas procedimientos matematicos.

Para el desarrollo de la practica se ha desarrollado la siguiente funcin para modificar el contraste

de una manera lineal:

function contraste(N,imagen) ima=imread(imagen); % importar la imagen a matlab figure(1) % abre una figura subplot(221) %divide la pantalla en 2x2 y determina que se va a trabajar sobre la posicin 1 image(ima) % muestras la imagen subplot(222) [x y]= imhist(ima); % obtiene el histograma de la imagen, la funcin imhist debe ser instalada plot(y,x) % grafica el histograma %modificacion de contraste lineal subplot(223) ima2=n*ima; % se escala los niveles de los colores de manera lineal. image(ima2) subplot(224) [x2 y2]= imhist(ima2); plot(y2,x2) endfunction PROCEDIMIENTO:

a. De la pgina http://octave.sourceforge.net/ , descargar la versin de octave para Windows, e instalar

b. Inicio - Ejecutar octave c. Crear una carpeta en C para el desarrollo de proyectos en clase. Por ejemplo C:\octave\ d. En la ventana de comandos de octave escribir:

Addpath(ruta\directorio); Savepath;

e. Descargar del correo los archivos enviado por el profesor y grabarlos en la carpeta creada f. Escribir en la ventana de comandos

Contraste(2,directorio\octave\rosa.jpg);

g. Repetir el comando para diferente niveles de escalamiento (el numero 2)y descargar diferentes imgenes en jpg y probar, tener encuentra que el factor de escalamiento puede ser una fraccin

h. Estudiar el cdigo e interpretar como funciona. i.

Saturacin: La saturacin o pureza es la intensidad de un matiz especfico. Se basa en la pureza del color; un color muy saturado tiene un color vivo e intenso, mientras que un color menos saturado parece ms descolorido y gris. Sin saturacin, un color se convierte en un tono de gris. El siguiente cdigo en octave permite variar la cantidad de saturacin de una imagen

function saturacion(N,imagen) ima=imread(imagen); figure(1) subplot(231) image(ima) subplot(232) [x y]= imhist(ima(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima(:,:,3)); plot(y,x,'b') %conversion a hsv [h,s,v] = rgb2hsv(ima); subplot(233) image(255*h); colormap(gray) [r, g, b] = hsv2rgb(h,N*s,v); ima2(:,:,1)=r; ima2(:,:,2)=g; ima2(:,:,3)=b; subplot(234) image(ima2) subplot(235) [x y]= imhist(ima2(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima2(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima2(:,:,3)); plot(y,x,'b') subplot(236) image(255*h*n); colormap(gray) endfunction

Para hacer uso de la imagen se escribe en la ventana de comandos

saturacion (valor,directorio\octave\rosa.jpg)

Y puede tener resultados como el siguiente:

Donde la imagen de la rosa inferior es la imagen modificada para una saturacin 10 veces mayor que la rosa superior.

Brillo: El brillo se refiere a la cantidad de luz recibida. El brillo tiene relacin con la cantidad de luz que puede dar un monitor.

El siguiente cdigo en octave permite variar la cantidad de brillo de una imagen.

function brillo(N,imagen) ima=imread(imagen); figure(1) subplot(231) image(ima) subplot(232) [x y]= imhist(ima(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima(:,:,3));

plot(y,x,'b') %conversion a HSV [h,s,v] = rgb2hsv(ima); subplot(233) image(255*v); colormap(gray) [R, G, B] = hsv2rgb(h,s,N*v); ima2(:,:,1)=R; ima2(:,:,2)=G; ima2(:,:,3)=B; subplot(234) image(ima2) subplot(235) [x y]= imhist(ima2(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima2(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima2(:,:,3)); plot(y,x,'b') subplot(236) image(255*h*N); colormap(gray) endfunction Para hacer uso de la imagen se escribe en la ventana de comandos

brillo(valor,directorio\octave\rosa.jpg)

Y puede tener resultados como el siguiente:

Para esta imagen el brillo fue ajustado 10 veces ms para la imagen inferior.

Matiz: El matiz se refiere al color predominante en una imagen. En algunos casos se habla de la temperatura del color. Se usan otros nombres para matiz como virado, valor, tendencia o dominante. El siguiente cdigo en octave permite variar el matiz de una imagen.

function matiz(N,imagen) ima=imread(imagen); figure(1) subplot(231) image(ima) subplot(232) [x y]= imhist(ima(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima(:,:,3)); plot(y,x,'b') %conversion a HSV [h,s,v] = rgb2hsv(ima);

subplot(233) image(255*h); colormap(gray) [R, G, B] = hsv2rgb(N*h,s,v); ima2(:,:,1)=R; ima2(:,:,2)=G; ima2(:,:,3)=B; subplot(234) image(ima2) subplot(235) [x y]= imhist(ima2(:,:,1)); plot(y,x,'r') hold on [x y]= imhist(ima2(:,:,2)); plot(y,x,'g') [x y]= imhist(ima2(:,:,3)); plot(y,x,'b') subplot(236) image(255*h*N); colormap(gray) endfunction Para hacer uso de la imagen se escribe en la ventana de comandos

matiz(valor,directorio\octave\rosa.jpg)

Y puede tener resultados como el siguiente:

Para esta imagen el matiz fue ajustado .5, cambiando la tendencia de rojo a azul para la imagen inferior. INFORME DE LABORATORIO.

1. Se debe bajar una imagen en jpg y realizar el tratamiento de imagen variando los cuatro parmetros vistos en el laboratorio. Presentar resultados

2. Se debe comentar los cdigos de octave lnea a lnea explicando que hace cada lnea 3. Se debe presentar una explicacin del formato HSV

El informe para este laboratorio debe ser en grupos de 2, y se debe enviar por correo antes de la media noche del domingo 16 de febrero.