MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES EN MATLAB

Transcripción

1 INSTITUTO NACIONAL DE ASTROFÍSICA, ÓPTICA Y ELECTRÓNICA COORDINACIÓN DE ELECTRÓNICA PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES MANEJO BÁSICO DE IMÁGENES EN MATLAB PRESENTA: RUBÉN FRANCISCO ALFONSO LÓPEZ 27 DE ENERO DEL 2009

2 Para la realización de esta tarea, se dispuso de 3 imágenes, en formato.jpg, que se muestran a continuación de forma reducida. Las 3 se pusieron en el directorio de Matlab y desde ahí se comenzó a trabajar con ellas. grupo.jpg nacional.jpg yomero.jpg READING IMAGES Para comenzar a familiarizarme con los comandos básicos para el procesamiento de imágenes usé el comando imread que lee la imagen y la convierte en una matriz. El resultado lo guardé en la variable f. Con la imagen leída, ocupé los comandos size y whos para obtener información sobre la misma imagen tal como tamaño y la clase de imagen: >>f = imread( nacional.jpg ); >>size (f) >>whos f Los resultados arrojados para estos últimos 2 comandos fueron los siguientes: >> size (f) ans = >> whos f Name Size Bytes Class Attributes f 450x600x uint8

3 DISPLAYING IMAGES Para visualizar la imagen que había leído usé el comando imshow, después de eso me di cuenta de que se podían ver los diferentes valores que tomaban los pixeles de toda la imagen con el comando pixval. También se utilicé los comandos impixelinfo e imdistline que funcionan más o menos de la misma forma que pixval pero por separado. pixval e impixelinfo nos dan los valores RGB de cada pixel. Con pixval e imdistline podemos medir la distancia que hay entre 2 puntos de la imagen. >>imshow(f); >>impixelinfo; >>imdistline; %los valores RGB se muestran en la esquina inferior izquierda de la %imagen %para medir la distancia entre dos puntos

4 WRITING IMAGES Siguiendo con la práctica de los comandos utilicé el comando imwrite, con el cual cambié la imagen nacional.jpg del formato.jpg a varios formatos. En realidad, la imagen resultante es la misma para todos los formatos, por lo tanto la comprobación de que hice esta actividad será poner los en una vista de íconos grandes. >> imwrite(f, 'nacional.png'); >> imwrite(f, 'nacional.tif'); >> imwrite(f, 'nacional.bmp'); Para los formatos.xwd y.gif no pude guardar las imágenes por que el comando imwrite no los soporta.

5 Con el comando imwrite y únicamente con las imágenes que tengan la extensión.jpg se puede manipular su calidad. También, de algún modo comprime las imágenes porque la imagen original es de 82.3 KB y la resultante es de 6.17 KB. Para esto utilicé la imagen yomero.jpg y el resultado obtenido se muestra a continuación: >>x=imread('yomero.jpg'); >>imwrite(x, 'yomero2.jpg', 'quality', 20); Imagen original Imagen con calidad disminuida

6 Otro comando que nos brinda información sobre la imagen es el comando imfinfo, cuya sintaxis y resultados son los siguientes: >>imfinfo yomero.jpg ans = Filename: 'yomero.jpg' FileModDate: '25-ene :01:52' FileSize: Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 480 Height: 360 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 3 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {} ImageDescription: 'VLUU L100, M100 / Samsung L100, M100' Make: 'Samsung Techwin ' Model: 'VLUU L100, M100 / Samsung L100, M100 ' Software: ' ' DateTime: '2008:10:22 18:14:49 ' YCbCrPositioning: 'Co-sited' Copyright: 'COPYRIGHT, 2007 ' DigitalCamera: [1x1 struct] UnknownTags: [1x1 struct]

7 Algunos otros comandos utilizados en esta tarea se mostrarán a continuación, para estos se utilizó la imagen grupo.jpg que primero la convertí a una imagen en gris, después a una imagen en blanco y negro, y por último se le cambio la clase de dato numérico. >> r=imread('grupo.jpg'); >> a=rgb2gray(r); >> figure, imshow(r), figure, imshow(a); %compara las dos imágenes El resultado es el siguiente: Imagen original Imagen en gris

8 >> BW=im2bw(r); %con un nivel de 0.5 porque no se especificó dicho nivel >> imshow(bw); Imagen en blanco y negro Después se convirtió la imagen a blanco y negro de diferentes niveles y además se guardaron en el directorio en formato.bmp. >>BW=im2bw(r, 0.7); >>imwrite(bw, 'grupobw0.7.bmp');

9 >>BW=im2bw(r, 0.3); >>imwrite(bw, 'grupobw0.3.bmp'); Como extra procedí a obtener la misma imagen pero con un valor de calidad de 5, solo para observar cómo era que se degradaba la imagen. Claro que para no perder tanta información hay una manera de calcular una razón de compresión determinada por el tamaño de la imagen y el bit de profundidad: >>imwrite(r, 'group.jpg', 'quality', 5);

10 Para seleccionar una región en particular de una imagen, creando una nueva matriz, se tiene que leer una imagen, ya que esta leída se tienen que tomar unas puntos que delimiten nuestra región deseada. (159,19) A B (303,124) Criterios a considerar para seleccionar nuestra región de interés: Pixelinfo: (column, row) Región de interés: (rowa:rowb,columna:columnb) >>y=imread('yomero.jpg'); >>Zona=y(19:124,159:303); % Seleccionamos nuestra región de interés >>imshow(zona); >>imwrite(zona, 'carayomero.png'); %Guardamos la imagen nueva Imagen resultante

11 Para leer una imagen en color y separarla en las 3 bandas RGB, hice lo siguiente: >>t=imread('nacional.jpg'); >>R=t(:,:,1); >>G=t(:,:,2); >>B=t(:,:,3); >>subplot(2,2,1); imshow(r) >>title('red') >>subplot(2,2,2); imshow(g) >>title('green') >>subplot(2,2,3); imshow(b) >>title('blue') Con los siguientes resultados: