clase 04 - 2015_11_10

FUNDAMENTOS DE

PROCESAMIENTO DE

IMÁGENES

Clase 4: 10 de noviembre de 2015

• Elementos de percepción visual.

• Espectro electromagnético.

• Captación y adquisición de imágenes.

Daniel F. Aguirre R. 1

Plan docente

2

Semana Clase Día Tareas Puntaje Feriado

1 1martes, 6 de Octubre de 2015

2 2martes, 13 de Octubre de 2015

3 martes, 20 de Octubre de 2015 Práctica 1 2

4 martes, 27 de Octubre de 2015 Práctica 2 2

5martes, 3 de Noviembre de 2015 Tarea 1,1 4 X

6 martes, 10 de Noviembre de 2015 Tarea 1,2 4

7 5 martes, 17 de Noviembre de 2015 Tarea 1,3 4

8 6 martes, 24 de Noviembre de 2015 Tarea 1,4 4

martes, 24 de Noviembre de 2015 TOTAL 20

miércoles, 25 de Noviembre de 2015

9 martes, 1 de Diciembre de 2015 Tarea 2,1 2,5

10 martes, 8 de Diciembre de 2015 Tarea 2,2 2,5 X

11 8 martes, 15 de Diciembre de 2015 Tarea 2,3 2,5

12 9 martes, 22 de Diciembre de 2015 Tarea 2,4 2,5

13 martes, 29 de Diciembre de 2015 Tarea 2,5 2,5 X

14 martes, 5 de Enero de 2016 Tarea 2,6 2,5

15 11 martes, 12 de Enero de 2016 Tarea 2,7 2,5

16 12 miércoles, 13 de Enero de 2016 Tarea 2,8 2,5

martes, 26 de Enero de 2016 TOTAL 20

sábado, 30 de Enero de 2016

3

4

7

10

Paso de notas del segundo bimestre

Fin de actividades del segundo bimestre

Actividad

Transformada de Fourier 1D y 2D.

Filtros de suavización y agudización.

Dilatación y erosión, cierre y apertura.

Algoritmos morfológicos básicos.

Fin de actividades del primer bimestre

Paso de notas de primer bimestre

Relaciones básicas entre pixeles de una imagen.

Operaciones lineales y no lineales

Transformaciones básicas de niveles de gris-Procesamiento de histograma

Realce de imágenes utilizando operaciones aritméticas y/o lógicas.

Conceptos básicos del procesamiento espacial.

Filtro espaciales de suavización y agudización.

Plan docente de taller - Definición de Procesamiento de Imágenes - Campos

donde se utiliza el procesamiento de imágenes

Secuencia de pasos típicos en el procesamiento de imágenes-Componentes

típicos de un sistema de procesamiento de imágenes

Introducción a MATLAB

Uso de MATLAB y su ayuda

Elementos de percepción visual - Espectro electromagnético - Captación y

adquisición de imágenes

Muestreo y cuantificación de imágenes

• Estructura del ojo humano.

3 Gonzalez & Woods 1992-2008

Elementos de percepción visual

• Conos: 6 a 7

millones.

• Bastones: 75 a 150

millones.

• FOVEA: 1,5 mm

de diámetro.

• Conos en 0°:

150000 por mm2.

• CCD = 5x5 mm2.(Charged Coupled Device)



• Formación de imágenes en el ojo.

– La diferencia con los lentes físicos y el lente del ojo

es que el del ojo puede controlar el enfoque con sus

músculos.



• El tamaño de la imagen en la retina se calcula:



• La percepción toma lugar por la excitación

relativa de los receptores de luz, es decir, la

imagen visualizada.

• Esta luz se transforma de energía radiante en

impulsos eléctricos que son finalmente

decodificados por el cerebro, y luego

interpretados.



• Adaptación al brillo y discriminación de las

imágenes.



• Escotópica.

– Bajas condiciones de luz

• Fotópica:

– Buenas condiciones de luz.

• Límite de

deslumbramiento.

– Lambert (L)

– Candela (cd)


imágenes.



– El ojo tiene capacidad de

discriminar cambios en la

intensidad de la luz.

– El experimento para

determinar esta capacidad

consiste en mirar un objeto

plano de intensidad y otro

con un incremento de

iluminación .


imágenes.



– El incremento de iluminación se llama tasa Weber.

– es el incremento de iluminación discriminable.

– Un valor muy pequeño indica que un pequeño cambio de iluminación es

discriminable, mientras que un gran valor indica que se necesita mucha

intensidad para poder contrastar. Esto representa una “pobre” discriminación

de brillo.


imágenes.



– El observador típico puede

distinguir desde uno a 24

cambios de intensidad

diferentes.

– Esto no quiere decir que la

imagen esté formada por ese

número de cambios de

intensidad.

– La percepción del brillo no es

una simple función de

intensidad. Ej: bandas Mach


imágenes.



– Un segundo fenómeno es el llamado contraste simultáneo.

– Se refiere a que el brillo percibido no depende solo de su intensidad, sino de su

entorno.


imágenes.



– Ilusiones ópticas.

• Ejemplo en MATLAB:

– EjemploPercepcion1.m

– EjemploPercepcion2.m

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• Isaac Newton lo descubrió cuando un haz de

luz pasó a través de un prisma.

• La luz “blanca” se descompone en colores, que

son diferentes bandas de energía o

frecuencias que nuestro ojo puede percibir.

• Se expresa en longitud de onda, frecuencia o

energía.


Espectro electromagnético

• Luz sin color se llama acromática o monocromática

y su único atributo es la intensidad.

• El término nivel de grises o escala de grises es

usado para describir a estas imágenes.

• La luz cromática tiene tres atributos:

– Radiancia (energía que fluye de la fuente: W)

– Luminancia (energía percibida: L)

• Infrarojo: alta radiancia y baja luminancia.

• Rayos X y gamma

– Brillo (percepción de luz: no se puede medir)



• Las imágenes son generadas por una combinación

de una fuente de “iluminación” y la reflexión o

absorción de energía de esa fuente de diferentes

elementos de la “escena” a ser fotografiados.

• La iluminación y la escena puede provenir de

diferentes fuentes: infrarrojo, ultrasonido, rayos X,

por ejemplo.

• Los tres elementos principales de un sensor:– Energía de entrada.

– Material sensor

– Voltaje de salida


Captación y adquisición de imágenes

• Arreglos de cámaras CCD.

• 4000 x 4000 elementos o más.

• La respuesta de cada sensor es proporcional a la

integral de la energía de luz proyectada sobre la

superficie del sensor, propiedad usada en la

astronomía o imágenes que requieren bajo nivel de

ruido. Se logra dejando que el sensor “sume” la

intensidad de la imagen por varios minutos u horas

(obturador)



• Modelo Simple de Formación de Imágenes

– Las imágenes en 2D se denotan como

– El valor de la amplitud en las coordenadas

es un escalar positivo cuyo significado físico es

determinado por la fuente de la imagen.

– La mayoría de las imágenes se analizan en escala

de grises y deben ser mayores a cero y finitas:



• Modelo Simple de Formación de Imágenes

– La función se caracteriza por dos

componentes:

• Iluminancia: (fuente)

• Reflectancia: (características del objeto)

– donde

En Rayos X, la “reflectancia” cambia por “transmisividad”.24 Gonzalez & Woods 1992-2008


• Ejemplo:

– El sol produce en un día claro de

iluminación en la superficie de la tierra, y decrece

en un día nublado a ; en una noche

clara, la luna llena entrega y la

iluminación en una oficina comercial

– Valores típicos de reflactancia: • Terciopelo negro: 0,01

• Acero inoxidable: 0,65

• Muro blanco: 0,80

• Metal plateado: 0,90

• Nieve: 0,93



• Una imagen muestra su nivel de grises:

• Y debe estar contendida entre rangos:

• En teoría los límites deben ser:

• Pero en la práctica (con condiciones de oficina):

• El intervalo se llama escala de grises, y es una práctica

común mover los valores a , donde es considerado

negro y es blanco.



Tarea

• Ejercicios del capítulo 2.

27

Fin de clase 4

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28

clase 04 - 2015_11_10

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