Tipos de operaciones. Histogramas. Pregunta: ¿Cuál es la base teórica del procesamiento de imágenes? ¿Qué operaciones aplicar? Recordatorio: ¡una imagen digital no es más que una matriz, o array bidimensional, de números!? Podemos aplicar las mismas operaciones que sobre cualquier número: sumar, restar, multiplicar, dividir, aplicar and, or, máximo, mínimo, integrales, derivadas…
Tipos de operaciones. Histogramas. • Principales tipos de procesamientos de imágenes: Operaciones de procesamientoglobal: cada píxel es tratado deforma independiente, ya sea conuna o con varias imágenes. Filtros y convoluciones: seconsidera la vecindad localde los píxeles. Transformaciones geométri-cas: se modifica el tamañoy forma de las matrices. Transformaciones lineales:Fourier, wavelets, etc.
Tipos de operaciones. Histogramas. Operaciones de procesamiento global: Aritméticas: sumar, restar, multiplicar, máximo, etc. Unarias: una sola imagen y un valor constante. Binarias: con dos imágenes. Booleanas: and, or, not, etc. Unarias: una sola imagen y una constante. Binarias: con dos imágenes. Otras transformaciones generales: Transformaciones de histograma. Transformaciones de color. Binarización, etc. Cada operación tendrá un significado, utilidad y aplicaciones específicos. +
Tipos de operaciones. Histogramas. Supongamos una imagen de entrada A y una imagen resultado R. Una operación global (píxel a píxel) se puede expresar como una función:
R(x,y):= f(A(x,y))
Ejemplo. Invertir. R(x,y):= 255 – A(x,y) Imagen A Imagen R El valor del píxel resultante es función de (y sólo de) el píxel correspondiente de entrada.
Tipos de operaciones. Histogramas. R(x,y):= f(A(x,y)), ? (x,y)
Comparar con: Filtros y convoluciones: el valor de un píxel depende de la vecindad local de ese píxel: R(x,y):= f(A(x-k,y-k), …, A(x,y), …, A(x+k,y+k)) Transformaciones geométricas: el valor de un píxel depende de píxeles situados en otras posiciones: R(x,y):= A(f1(x,y), f2(x,y)) Transformaciones lineales: el valor de un píxel puede depender de todos los píxeles de la imagen: R(x,y):= f(A, x, y)
Tipos de operaciones. Histogramas. Para comprender el significado de muchas transforma-ciones y saber cuál conviene aplicar se usan histogramas. ¿Qué es un histograma? ? Repasar estadística… Un histograma representa gráficamente una distribución de frecuencias. Histograma de una imagen: representa las frecuencias de los diferentes valores de gris en la imagen. 0 255 127 Frecuencia(número de píxeles) Nivel de gris
Tipos de operaciones. Histogramas. Algoritmo. Cálculo de un histograma.
Entrada. A: imagen de ancho x alto Salida. Histograma: array [0,…,255] de entero Algoritmo: Histograma[]:= 0 para y:= 0, …, alto-1 hacer para x:= 0, …, ancho-1 hacer Histograma[A(x,y)]:= Histograma[A(x,y)]+1
Tipos de operaciones. Histogramas. Los histogramas son una herramienta importante en análisis de imágenes: ¿es buena la calidad de una imagen?, ¿sobra luz?, ¿falta contraste? Ayudan a decidir cuál es el procesamiento más adecuado para mejorar la calidad de una imagen… Tanto cualitativamente (qué operación aplicar), Como cuantitativamente (en qué cantidad). En principio, una buenaimagen debe producir unhistograma más o menosuniforme y repartido entodo el rango de valores. 0 255 127 Nivel de gris Frecuencia
Tipos de operaciones. Histogramas. Ejemplo 1. La imagen es muy oscura. Falta luz. 0 255 127 Frecuencia Ejemplo 2. La imagen es muy clara. Sobra brillo. 0 255 127 Frecuencia
Tipos de operaciones. Histogramas. Ejemplo 3. La imagen tiene poco contraste. 0 255 127 Frecuencia Ejemplo 4. Hay mucho contraste, pocos medios tonos. 0 255 127 Frecuencia
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