Actividad 2

Actividad 2

Objetivos

Identificar los tipos de ruidos de una imagen y los tipos de filtros existentes en Matlab para corregirlos.

Competencias a desarrollar

Consultar los diferentes tipos de ruidos que ofrece la herramienta de procesamiento digital de imágenes de Matlab.

Consultar e identificar los filtros que se pueden utilizar en Matlab para corregir ruidos como sal y pimienta, gaussiano, de poisson, etc.

Interactuar con una segunda lengua para el fortalecimiento de la comprensión lectora, así como el desenvolvimiento del estudiante en otro idoma.

Conseguir un manejo eficiente de los comandos de ruidos y filtros en Matlab para el procesamiento de imágenes.

Metodología

Estudio de las definiciones publicadas en la unidad 2.

Interactuación del estudiante a través del software Matlab para el desarrollo de la actividad 2. Previamente a esto debe consultar en internet en dos artículos guías y una consulta individual para elaborar un resumen.

Evaluación de competencias

El alumno realizará un informe donde mostrará las imágenes escogidas junto con las procesadas y haciendo referencia sobre qué tipo de ruido escogió, de acuerdo con la página donde se encuentra el artículo sobre ruidos en Matlab. Además de esto deberá consultar la definición de PSNR y realizar un resumen sobre esto y sobre lo que encuentre en el artículo sobre la función fspecial en la página de Matlab.

Consulte la Rúbrica para la Evaluación de la Actividad 2

Actividad de aprendizaje #2

A partir del banco de imágenes de la siguiente dirección: http://www.megaupload.com/?d=RXEBWI6J escoger por lo menos 3 imágenes y aplicarle ruidos consultados en la página de Matlab: http://www.mathworks.fr/access/helpdesk/help/toolbox/images/imnoise.html

Consulte también sobre PNSR (relación señal a ruido pico de una imagen) y las propiedades de la función fspecial de Matlab disponible en http://www.mathworks.fr/access/helpdesk/help/toolbox/images/fspecial.html para crear filtros y disminuir los ruidos que creó con el comando imnoise. Elabore un resumen con sus conclusiones. Enviar de la misma manera en que adjuntó la actividad 1.

Filtros y ruidos - Unidad 2

Filtros

El nombre de filtro se asocia con el procesamiento en el dominio de la frecuencia, donde filtrar hace referencia a permitir o suprimir determinadas componentes frecuenciales: pasa bajas, pasa medias, pasa bajas. Los objetivos principales cuando se pretende un procesamiento de imágenes a través de filtros son:

- Suavizar una imagen: permite reducir las variaciones o cambios intensos entre píxeles vecinos.

- Eliminar ruido: permite eliminar o atenuar aquellos píxeles cuyo niveles de intensidad son muy diferente al de sus vecinos.

- Realzar bordes: Realza los bordes que se ven en las imágenes. Por ej.: la imagen del Taj Mahal.

- Detectar bordes: Permite detectar los píxeles donde se producen cambios de intensidad.

Para el caso de un filtro pasa bajas, su efecto es de suavizar (blur-smooth) una imagen. Este procedimiento se puede llevar a cabo mediante la utilización de filtros espaciales, llamados máscaras, kernels, plantillas y ventanas. Existe una correspondencia 1 a 1 entre los filtros espaciales y los del dominio de la frecuencia. Sin embargo los primeros son más versátiles.

El mecanismo de un filtro consiste en usar un vecindario:

El filtrado crea un nuevo píxel con coordenadas iguales a las coordenadas del centro del vecindario y su valor es el resultado de la operación de filtrado.

Imagen de una ventana de convolución y un pixel resultante

Tipos de filtro

Filtro de suavizado: Son llamados también filtros de promedio o pasa bajas. Producen imágenes donde se reduce el ruido y cambios bruscos de intensidad, lo que da como resultado que las imágenes se tornen algo borrosas. Como desventaja tienen que es posible que se pierdan los bordes de las imágenes, porque corresponden a cambios bruscos y por consiguiente también se suavizan.

Filtros de orden estadístico: Son filtros no- lineales y su respuesta se basa en ordenar los píxeles que se encuentran en el área de análisis, es decir en la ventana de convolución. Lo integran el filtro de mediana, el cual reemplaza el píxel por la mediana de la ventana de convolución.

La siguiente tabla muestra el efecto de estos y de otros tipos de filtros:

Tipo de filtro	Resultado/Efecto
Pasa bajas	Suavizado
Máximo	Aclarar
Mínimo	Oscurece
Mediana	Suaviza
Pasa altas	Realce

Ruidos

El ruido en una imagen puede definirse como aquellos píxeles que distorsionan. Es cuando el valor de un píxel no corresponde a la realidad, y puede ser producto de una mala adquisición, interferencias, errores a la hora de transmitir bits de información o añadidos intencionalmente.

Tipos de ruido en Matlab

Ruido Gaussiano: Es un ruido que se distribuye uniformemente de acuerdo con los valores que se le asignen en la imagen. Puede verse como muchos píxeles.

Ruido sal y pimienta: Es más parecido a la distorsión o ruido, se distribuye menos uniforme.

Bibliografía

DESARROLLOMULTIMEDIA.ES. Ruido en la imagen [en línea]. <http://www.desarrollomultimedia.es/faq/ruido-imagen.html> [citado en julio 16 de 2010]

GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard. Digital Imagen Processing. Pearson-Prentice Hall. 3ra edición. 2008

WIKIPEDIA, LA ENCICLOPEDIA LIBRE. Procesamiento digital de imágenes [en línea]. <http://es.wikipedia.org/wiki/Procesamiento_digital_de_im%C3%A1genes> [citado en julio 16 de 2010]

Actividad 1

Actividad 1

Objetivos

Modificar los parámetros de exposición, brillo y contraste en imágenes digitales convencionales, para optimizar su visualización y corregir errores de procesado previos o errores en la toma fotográfica.

Competencias a desarrollar

Conocer el significado de los términos exposición, brillo y contraste, así como su relevancia en las imágenes digitales.

Adquirir conocimientos básicos sobre la distribución de píxeles en imágenes digitales a través de la interpretación del histograma. Valorar los parámetros exposición, brillo y contraste con la lectura del histograma de una imagen.

Conseguir un manejo eficiente del programa MatLab para el procesado de imágenes, logrando la modificación de los parámetros anteriormente citados; cambios que se verán reflejados en las variaciones del histograma.

Metodología

Estudio de los fundamentos de la imagen digital y el histograma, conceptos publicados en la unidad 1.

Estudio del funcionamiento del programa Matlab en la edición de imágenes digitales a través del vídeo de introducción al toolbox de procesamiento de imágenes y el tutorial en línea.

Utilizar el programa MatLab para editar y corregir imágenes digitales que se facilitarán. Se comenzará trabajando en el programa con el apoyo del material teórico estudiado anteriormente, para finalmente automatizar los procedimientos y ser capaz de realizar las mismas actividades de forma autónoma y sin información externa.

Descripción de las actividades de aprendizaje

Se pondrá a disposición del alumno un número indeterminado de imágenes digitales suficiente, con defectos en su postprocesado.

El alumno debe elegir mínimo 2 imágenes; interpretar y valorar los parámetros exposición, brillo y contraste a través del histograma; y corregir los posibles defectos observados utilizando MatLab.

Evaluación de competencias

El alumno presentará un informe con las imágenes editadas acompañando a las originales; deberá comentar la valoración inicial que realizó de las imágenes, los distintos pasos realizados en la edición y el motivo por el cual llevó a cabo el procesado.

Se evaluarán la eficiencia en el procesado de imágenes y los conocimientos teóricos sobre imagen digital y edición digital en MatLab, puestos de manifiesto en el informe.

Consultar Rúbrica de Evaluación de Competencias

Procesamiento digital de imágenes a través de Matlab

Introducción a Matlab

Matlab es un software matemático en el cual puedes programar y resolver problemas de muchas asignaturas. Existen varias versiones de Matlab. Para el procesamiento digital de imágenes se recomienda tener la versión más actualizada (2009) y descargar el toolboox de image processing a través de la pagina principal de Mathworks: http://www.mathworks.com/products/image/

El siguiente vídeo muestra una introducción a Matlab, y específicamente al uso de este software para el procesamiento de imágenes: http://www.mathworks.com/products/image/overview-video.html

Conceptos básicos en Matlab

Le invitamos a introducirse en el mundo del procesamiento digital de imágenes a través de Matlab. El siguiente tutorial le mostrará cómo importar una imagen para procesarla, sus pasos y los comandos a seguir para poder desarrollar la actividad 1.
Ir a tutorial

Actividad de aprendizaje#1
Mediante esta actividad podrás poner en práctica todo lo que has aprendido en la Unidad 1.
Los requisitos y requerimientos se encuentran en este link: Actividad 1

Conceptos básicos - Unidad 1

"Una imagen vale más que mil palabras"

Definición de imagen

Una imagen digital se define como una representación en dos dimensiones de una imagen utilizando bits.

Una imagen digital viene a ser entonces una función 2D f(x,y), con (x,y) una posición espacial, y f(x,y) es la amplitud en dicho punto (nivel de color o gris).
Cuando (x,y) como su función están cuantizados, se habla entonces de una imagen digital. El punto (x,y) es llamado píxel.
El campo de procesamiento digital de imágenes hace referencia al procesamiento de dichas señales o imágenes utilizando sistemas digitales como computadores, DSP's, etc.

Adquisición

La adquisición de imágenes digitales se puede realizar a través de conversiones analógico a digital como con la utilización de escáneres, u obtenerlas directamente de un dispositivo de adquisición digital como cámaras digitales, filmadoras digitales, etc.

Pixel

Hoy en día nos hemos familiarizado mucho con el concepto de píxel en el momento en que ampliamos demasiado una fotografía en nuestros computadores. Un píxel es la menor unidad homogénea en color que hace parte de una imagen digital; estos aparecen como pequeños cuadrados coloreados en blanco y negro o en niveles de grises. Las imágenes están conformadas por una matriz rectangular de píxeles, donde cada uno constituye un área de la imagen real.

Componentes de color de un píxel

Para la modificación de un píxel, se debe conocer no sólo la profundidad y el brillo, sino también el modelo del color que se está utilizando. Por ejemplo: el modelo RGB “red-green-blue” permite la creación de colores mezclando tres colores básicos.

Formatos de imagen

Dependiendo de la codificación de cada píxel y el conjunto de bits asociados a este se determina la profundidad del color y el formato en el que se codifica una imagen. Por ejemplo, para los mapas de bits puede codificarse un píxel con un byte, de forma que cada píxel admite 256 variaciones. Esto viene determinado por la definición de byte y los 2 a la n valores posibles.

Existen varios formatos de imágenes, entre ellos encontramos:

Mapa de bits

Formato de archivo Tiff (Tagged Image File Format)

Formato RAW

Formato BMP

Formato JPEG (Joint Photographers Experts Group)

Formato GIF

Formato PNG

En este curso se utilizarán básicamente los formatos bmp y jpeg por simplicidad y por ser los más comunes.

Histograma

El histograma de una imagen muestra la frecuencia relativa de los niveles de grises en una imagen. Es una representación de la densidad de probabilidad de cada valor de gris para una imagen.

Ecualizar un histograma es hacerlo lo más separado y equiprobable posible. Esto hace que los píxeles se distribuyan mejor por el rango de valores que va de 0 a 255.

Click para ver imágenes de un histograma sin y con ecualización

BIBLIOGRAFÍA

DIGITAL FOTORED. Formato de archivos [en línea]. <http://www.digitalfotored.com/imagendigital/formatosarchivos.htm> [citado en julio 13 de 2010]

GONZALEZ, Rafael; WOODS, Richard. Digital Imagen Processing. Pearson – Prentice Hall, 3ra edición. 2008

WIKIPEDIA, LA ENCICLOPEDIA LIBRE. Histograma [en línea]. <http://es.wikipedia.org/wiki/Histograma> [citado en julio 13 de 2010]

WIKIPEDIA, LA ENCICLOPEDIA LIBRE. Imagen digital [en línea]. <http://es.wikipedia.org/wiki/Imagen_digital> [citado en julio 13 de 2010]

WIKIPEDIA, LA ENCICLOPEDIA LIBRE. Píxel [en línea]. <http://es.wikipedia.org/wiki/P%C3%ADxel> [citado en julio 13 de 2010]