1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(PS02)
Laboratorio: 2
Procesamiento
de Imágenes con MatLab I
Ing. José C. Benítez P.
2. Procesamiento Digital de Imágenes con MatLab I
Objetivo
Generar imágenes de escala de grises.
Tipo de dato de los pixeles de las imágenes.
Histograma
Ajuste de imágenes
Binarización de la imagen
Informe
Presentación
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3. Objetivo
Generar imágenes en escala de grises y a
colores manualmente.
Realizar conversiones de imágenes a color a
escala de grises mediante algoritmos
clásicos: Lightness, Luminosity y Average
Al final de la clase el alumno debe presentar
un documento word con el desarrollo y
adjuntar sus fuentes en USB.
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4. Generar Imágenes de escalas de gris
1.
Generar 08 imágenes diferentes de contenido manualmente:
•
Una de 76,800 pixels, de dimensiones 320x240 de escala
de grises.
•
La otra de 38,400 pixels, de dimensiones 160x120 de
escala de grises
Cada una de:
a. de 8 bits.
b. de 16 bits.
c. de 32 bits.
d. de 64 bits.
Ejemplo. Tablero de ajedrez. (imagen generada
manualmente).
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5. Generar Imágenes de escalas de gris
2.
Obtener 08 imágenes de internet diferentes de contenido:
•
Una de 76,800 pixels, de dimensiones 320x240 de escala
de grises.
•
La otra de 38,400 pixels, de dimensiones 160x120 de
escala de grises
Cada una de:
a. de 8 bits.
b. de 16 bits.
c. de 32 bits.
d. de 64 bits.
Nota. Las imágenes deben ser de mapas de bits y de
formato BMP.
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6. Tipo de dato de los pixeles de las imágenes
Todos los pixeles de una imagen son de tipo entero sin
signo de 8, 16, 32 o 64 bits.
Para convertir cada uno de los pixeles de una imagen a
enteros sin signo de 8, 16, 32 o 64 bits:
E = uint8(I)
E = uint16(I)
E = uint32(I)
E = uint64(I)
Para generar imágenes en escala de grises de 8 bits:
I1 = zeros(10,20,’uint8’)
I2 = 255 * ones(10,10,’uint8’)
X = [I1 I2]
imshow(X)
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7. Entrada y salida de imágenes
3. Con las imágenes realizar lo siguiente:
Grabar con otro nombre para conservar el original.
imwrite(I,filename)
Leer los archivos creados para verificar.
I = imread('your_image.bmp');
Mostrar todas las imágenes en una ventana para
verificar su contenido.
subplot(2,2,1),
subplot(2,2,2),
subplot(2,2,3),
subplot(2,2,4),
imshow(I1);
imhist(I2);
imshow(I3);
imhist(I4);
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8. Propiedades de las imágenes
4. Con todas las imágenes realizar lo siguiente:
Verificar el tamaño de cada imagen
[Rows, Cols, RGB] = size(I)
Verificar el tipo de dato de cada imagen
C = class(I)
Verificar datos de cada imagen
imfinfo(‘imagen1.bmp’)
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9. Conversión de imagen de colores a
escala de grises
5.
Obtener 08 imágenes de internet diferentes de contenido:
•
Una de 76,800 pixels, de dimensiones 320x240 de color.
•
La otra de 38,400 pixels, de dimensiones 160x120 de
color.
Cada una de:
a. de 8 bits.
b. de 16 bits.
c. de 32 bits.
d. de 64 bits.
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10. Para operar los pixeles de las imágenes
Recordar que:
Para convertir cada pixel a double
D = double(I)
Para convierte cada pixel de una imagen a enteros
sin signo de 8 y 16 bits respectivamente:
E = uint8(I)
E = uint16(I)
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11. Transformaciones básicas
Con todas las imágenes realizar lo siguiente:
Cambio de tamaño:
Reducir cada imagen a la mitad
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, la imagen reducida, y el
resultado de imresize(I, 0.5) en una ventana
subplot(3,1,1), imshow(I1);
subplot(3,1,2), imshow(I2);
subplot(3,1,3), imshow(I3);
Rotación:
Rotar cada imagen 60 grados.
Mostrar la imagen original, la imagen reducida, y el
resultado de imrotate(I, 60) en una ventana
subplot(3,1,1), imshow(I1);
subplot(3,1,2), imshow(I2);
subplot(3,1,3), imshow(I3);
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12. Histograma
Con todas las imágenes realizar lo siguiente:
Histograma de una imagen:
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, el histograma, y el
resultado de imhist(I) en una ventana
subplot(3,1,1), imshow(I1);
subplot(3,1,2), imshow(I2);
subplot(3,1,3), imshow(I3);
1500
1000
500
0
0
50
100
150
200
250
0
50
100
150
200
250
2000
1500
1000
500
Ecualización de una imagen:
0
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, la ecualizada, y el resultado
de histeq(I) en una ventana
subplot(3,1,1), imshow(I1);
subplot(3,1,2), imshow(I2);
subplot(3,1,3), imshow(I3);
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13. Ajuste de imágenes
Con todas las imágenes realizar:
Ajuste de brillo de imágenes
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, la brillante en un
25%, y el resultado de imadjust(G,[0 1],[0.2 1],1)
y los tres histogramas en una ventana :
subplot(3,2,1),
subplot(3,2,2),
subplot(3,2,3),
subplot(3,2,4),
subplot(3,2,5),
subplot(3,2,6),
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
1500
1000
500
0
0
50
100
150
200
250
0
50
100
150
200
250
2000
1500
1000
500
0
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14. Ajuste de imágenes
Con todas las imágenes realizar:
Ajuste de contraste de imágenes
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, la brillante en un 25%, y el
resultado de imadjust(G,[0.3 1],[0 1],1); y los tres
histogramas en una ventana :
subplot(3,2,1),
subplot(3,2,2),
subplot(3,2,3),
subplot(3,2,4),
subplot(3,2,5),
subplot(3,2,6),
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
1500
1000
500
0
0
50
100
150
200
250
50
100
150
200
250
10000
8000
6000
4000
2000
0
0
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15. Conversión de imagen de color a escala
de grises
Con cada imagen mediante cada uno de los algoritmos de
conversión de imágenes de colores a escala de grises
(Lightness, Luminosity y Average), realizar las
conversiones.
Mostrar en una ventana la imagen original, las 03 escalas
de grises y el resultado de aplicar rgb2gray(I) en Matlab:
subplot(3,2,1),
subplot(3,2,2),
subplot(3,2,3),
subplot(3,2,4),
subplot(3,2,5),
imshow(I1);
imhist(I2);
imshow(I3);
imshow(I4);
imhist(I5);
Compare y comente los resultados.
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16. Binarización de la imagen
Con todas imágenes de cada formato
realizar lo siguiente:
Binarización.
I = imread('imagen.ext');
Mostrar la imagen original, la binaria con umbral
60% del valor máximo de pixel, y el resultado de
im2bw(I,150/256) y los tres histogramas en una
ventana :
subplot(3,2,1),
subplot(3,2,2),
subplot(3,2,3),
subplot(3,2,4),
subplot(3,2,5),
subplot(3,2,6),
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
imshow(I1);
imshow(I2);
imshow(I3);
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17. Informe
Terminado el laboratorio en la semana siguiente se
debe presentar el informe de laboratorio completo
con todas las fuentes y el informe en USB; y sólo el
informe impreso en folder de color AZUL.
Presentar el informe de laboratorio con el
desarrollo de todos los ejercicios y preguntas de
esta clase.
El informe debe ser básicamente un documento
grafico en lo posible.
Lo mas importante de un informe de laboratorio sus
conclusiones, recomendaciones y observaciones.
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18. Presentación
Todas las fuentes y el Informe deben presentarse en USB,
dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus
Apellidos, guion bajo y luego el numero de laboratorio.
Ejemplo:
PDI_BenitezPalacios_L2
Si se utilizan fuentes, deben conservar el nombre original y
agregar _tema.
Las Tareas que no cumplan las indicaciones
no serán recepcionados por el profesor.
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