Aplicaciones del Procesado de Imagen

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1 Práctica - Aplicaciones del Procesado de Imagen. Introducción En la carpeta Mis Documentos\TDSII\pImagen y en Moodle se encuentran - El calendario de las prácticas de la asignatura, CalendarioTdsii.pdf - Este documento que ennuncia los ejercicios de la práctica de imagen, pimagen.pdf - Las transparencias de la teoría de esta práctica, ProcesadoImagen.ppt (para ver) ó.pdf (para imprimir) - El manual del toolbox de imágenes de MATLAB, Image Processing Toolbox 4. Users Guide- images_tb.pdf - Documentos generales y estándares del JPEG y el JPEG Para la realización de los ejercicios se proporcionan una serie de imágenes de prueba ( Mis Documentos\TDSII\pImagen\imagenes ). Además se pueden utilizar otras imágenes propias, obtenidas mediante el escaneo de fotografías, la captura de imágenes de vídeo y la toma de imágenes mediante una cámara digital. Antes de realizar los ejercicios propuestos se recomienda mirar los ejemplos de demostración del Toolbox de imágenes. - dctdemo Compresión de imagen usando la DCT - edgedemo Detección de contornos - firdemo Diseño de filtros y filtrado FIR - imadjdemo Ajuste de intensidad y ecualización del histograma - nrfiltdemo Reducción de ruido por filtrado Se elaborará una memoria de los apartados realizados, respondiendo a las preguntas formuladas (enunciadas en cursiva) e indicando las conclusiones observadas. Se incluirá el código de los programas o comandos utilizados... Directorios de trabajo Para poder trabajar, debes entrar en Windows con el nombre de usuario olympus y password olympus..

2 Antes de empezar a trabajar, deberás crear tu propio directorio de trabajo en el directorio TDSII de la carpeta Mis Documentos. El nombre del directorio debe ser de la forma aaa-bbb siendo aaa las tres primeras letras del apellido del alumno a y bbb las tres primeras letras del primer apellido del alumno b (por ejemplo, la pareja de alumnos Etxebarria- González crearán un directorio con el nombre etx-gon). Todos los programas deberás ejecutarlos SIEMPRE desde tu propio directorio. En ningún caso deberás escribir en los directorios en que están instalados los programas.. Ejercicios El ejercicio. es obligatorio. Además es necesario realizar al menos un apartado más. Apartado.- ESPACIOS DE COLOR. Conversión de espacios de color - Representar (en tonos de grises y en falsos colores) los canales R, G y B de una imagen de color. Utilizar las imágenes flowers, ScreenChromaticy y otra imagen de color cualquiera - Utilizar las funciones de Matlab rgbntsc y rgbhsv para convertir las imágenes anteriores a otros espacios de color. Representar las componentes de estos nuevos espacios de color. - Descomponer las imágenes RGB anteriores en las componentes Y, Cr, Cb, usadas en la compresión JPEG. Aplicar las siguientes fórmulas: (R,G,B are -bit unsigned values) Y C C b r.9 = Representar las componentes de este espacio de color..4 R.5 + G. B Comentar las descomposiciones obtenidas, valorando la información proporcionada por cada componente de los distintos espacios de color. Indicar aplicaciones en las que es más válido utilizar la descomposición en uno u otro espacio de color. Apartado.- TIPOS DE IMÁGENES. Identificación de tipos de imágenes: - Utilizando la función imfinfo, localizar, entre los ejemplos, imágenes indexadas, imágenes de intensidad, imágenes RGB e imágenes binarias. - Convertir y guardar las imágenes lena y flowers en todos los tipos posibles (B/N, indexada, niveles de grises, dithering, etc.), usando un formato de fichero TIF. Comentar las diferencias existentes entre las imágenes guardadas. Cuál es el mejor tipo para guardar una imagen?. Reducción de la profundidad (número de bits por muestra) - Utilizar las imágenes de lena, flowers, kodim5, kodim y wavelength. Reducir la paleta de colores de estas imágenes hasta el mínimo posible. Utilizando el formato TIF, determinar cuál es el máximo nivel de compresión aceptable sin degradar mucho la calidad de la imagen?..

3 Determinar la paleta más pequeña a utilizar en función de la aplicación a la que destina la imagen. - Utilizar las imágenes de intensidad de barbara, cameraman, circuit, manroc, patron, patron7. - Reducir el número de niveles de cuantificación hasta el mínimo posible. Cuál es el mínimo número de niveles aceptable sin degradar mucho la calidad de la imagen? De que depende este valor mínimo de niveles? - Descomponer una imagen de intensidad en sus mapas de bits (imágenes binarias representando cada uno de los bits de un pixel). Utilizar las imágenes lenagris, manroc y otra cualquiera. En base a los mapas de bits, determinar los bits por pixel que se pueden despreciar sin provocar una pérdida apreciable de calidad en la imagen. Comprobar la elección tomada mediante la recomposición de las imágenes utilizando únicamente los mapas de bits seleccionados.. Marcas de agua - Utilizar como marca de agua cualquier imagen binaria (grafico o texto) - Introducir esta marca de agua sobre una imagen (cualquiera), mediante la sustitución del mapa de bit menos significativo por la imagen de la marca de agua. - Pasar el fichero marcado a otro grupo para que detecte la marca de agua. Comentar los resultados obtenidos. Es posible utilizar esta técnica con cualquier imagen? En caso contrario, indicar alguna de las imágenes proporcionadas sobre la que no es posible aplicar esta técnica. Idear algún método sencillo para introducir la misma marca de agua en una imagen y que sea más robusto frente a la manipulación por modificación del histograma. Apartado.- PROCESADO ESPACIAL. Ampliación de imágenes - Ampliar una imagen de intensidad y una imagen a color por factores (x, x4, x), mediante la técnica de repetición y mediante la técnica de interpolación. Comentar los resultados obtenidos Apartado 4.- FILTRADO ESPACIAL 4. Filtrado espacial de imágenes - Sobre las imágenes lena, glodhillcolor, manroc, ocr, kids, aplicar los siguientes filtros espaciales

4 .4 4 Comentar el efecto de los filtros sobre las imágenes, indicando la aplicación de cada uno de ellos. Qué pasa si se aplican esos filtros recursivamente sobre las imágenes varias veces? Apartado 5.- ANÁLISIS Y MEJORA DE IMÁGENES 5. Análisis de imágenes alteradas - Mediante las técnicas espaciales y frecuenciales de análisis de imágenes, determinar las características de las imágenes anaxx. Indicar las características más destacadas, obtenidas del análisis de las imágenes 5. Mejora de imágenes alteradas - Mediante las técnicas espaciales y frecuenciales de mejora de imágenes, intentar mejorar, en la medida de lo posible, la calidad de las imágenes anaxx y degraxx. Indicar, para cada imagen, el defecto presentado, el tipo de corrección aplicada, y las características y valoración subjetiva de la imagen mejorada Cómo se puede mejorar una imagen oscura? Cómo se puede mejorar una imagen borrosa? Cómo se puede mejorar una imagen ruidosa? Comentar las diferencias entre modificar el brillo, el contraste y la corrección gamma de una imagen 5. Reconocimiento de imágenes mediante detección de contornos - Utilizar las imagen lenagris, ic y hombre. Aplicar los operadores de gradiente de Robets y Sobel, para calcular la imagen de contornos (sumar la binarización de los negativos del procesado espacial de la imagen con los distintos operadores) HORIZONTAL VERTICAL ROBERTS HORIZONTAL VERTICAL SOBEL - Repetir el mismo proceso mediante las siguientes plantillas para detectar transiciones en las direcciones.

5 Comparar los resultados de estos filtros con los obtenidos aplicando las funciones de Matlab imcontour y edge 5.4 Análisis de las técnicas de eliminación de ruido - Añadir el texto LENA a la imagen lena en su parte superior izquierda - Utilizar la función de Matlab imnoise para añadir los tres tipos de ruido a la imagen lenagris - Comprobar la mejor técnica de eliminación de ruido (promedio, mediana, adaptativo) para cada uno de los tipos de ruido introducido, mediante el análisis de la calidad subjetiva de la imagen y mediante el cálculo objetivo del MSE. Comentar los resultados en función del tamaño de los filtros espaciales aplicados. Apartado.- PROCESADO FRECUENCIAL. Análisis espectral de imágenes - Comprobar las respuestas frecuenciales de los filtros utilizados en el apartado 4. - Calcular los espectros de las imágenes manroc, autumngris, goldhill, saturn, patron, patron, patron5, testpat, testpat, testpat_k Comentar la información proporcionada por el análisis espectral de esas imágenes - Combinar entre si las fases y los módulos de las imágenes manroc y lenagris. Comentar los efectos obtenidos - Comprobar el efecto que sobre una imagen provoca el escalado del módulo de su respuesta frecuencial. Comentar los efectos obtenidos - Definir filtros (paso bajo y paso alto) en el dominio de la frecuencia con las funciones de Matlab y aplicarlo a las imágenes lena, gatlin, ocr kids. Comentar los efectos obtenidos. Reconocimiento de caracteres (OCR) - Sobre una imagen cuyo contenido es únicamente texto, hacer un programa capaz de obtener cuántas veces se repite una letra determinada en el mismo. - Calcular el lugar de aparición de dicha letra sobre el texto. Qué sucede si el texto está girado? Cómo se puede adivinar el ángulo de giro de un texto? Qué sucede si se varía el tamaño de las letras del texto?.5

6 Apartado 7.- COMPRESIÓN 7. Compresión de imágenes JPEG - Hacer un programa capaz de aplicar la compresión JPG a una imagen de prueba Cómo se consigue hacer variable el grado de compresión de la imagen? Qué tipo de imágenes son las que mas se comprimen? Buscar algún criterio para determinar el máximo grado de comprensión de la imagen de forma que la misma no se deteriore mucho Se acumula la perdida de calidad de imagen en procesos repetitivos de compresióndescompresión JPEG? Es posible hacer un JPEG sin pérdida de información? Qué ventajas e inconvenientes supone aumentar el tamaño del bloque de píxeles sobre el que se aplica la DCT?.

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