p d de la imagen - aicitel's weblog · 2012-02-27 · operaciÓn a nivel de pixel...
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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE
TLAXCALA FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS,
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
PROCESAMIENTO
DIGITAL DE LA IMAGEN
OPERACIONES DE PUNTO
Transformaciones de Pixel
Transformaciones de color
Compositing y matting
Igualación de histograma
OPERACIONES DE PUNTO
Utilizadas en la etapa de preprocesamiento de imágenes.
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Transformación de una imagen de entrada a una imagen de salida.
Operación a nivel de píxel:
Modificación del brillo, el contraste, la corrección de color.
Mejorar la apariencia de la imagen.
f
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Una operación puntual se puede expresar
matemáticamente como:
h
f g
Decide la forma en la que se transformará la imagen.
TRANSFORMACIÓN DE PIXEL
Operaciones más comunes:
Multiplicación y suma por una constante.
gain>0 bias
Modificar el contraste y el brillo de las imágenes.
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Mezcla lineal (linear blend).
Ejemplos de uso:
Efectos de video.
Diferentes algoritmos de
morphing.
Imágenes de entrada
0 a 1
Especifica la cantidad
de mezcla de las
imágenes
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Mezcla lineal (linear blend).
Ejemplos de uso:
Efectos de video.
Diferentes algoritmos de
morphing.
Imágenes de entrada
0 a 1
Especifica la cantidad
de mezcla de las
imágenes
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Mezcla lineal (linear blend).
Ejemplos de uso:
Efectos de video.
Diferentes algoritmos
de morphing.
Imágenes de entrada
0 a 1
Especifica la cantidad
de mezcla de las
imágenes
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Corrección gamma (gamma correction).
Remover el mapeo no lineal entre la radiación y el
valor cuantificado de los píxeles.
2.2
OPERACIÓN A NIVEL DE PIXEL
Efecto de aplicar la corrección gamma.
Corrección gama de 2.2
TRANSFORMACIÓN DE COLOR
TRANSFORMACIÓN DE COLOR
Aumentar la intensidad de cada píxel añadiendo una constante afecta:
Matiz (hue)
Saturación (saturation):
Menor saturación provoca que se tenga una tonalidad grisácea y estará más decolorado.
TRANSFORMACIÓN DE COLOR
Uso:
Para buscar objetos de cierto color.
Algoritmos de detección de caras se basan en buscar los píxeles que sean del color de la piel humana.
COMPOSITING & MATTING
COMPOSITING & MATTING
COMPOSITING & MATTING
Matting
COMPOSITING & MATTING
Compositing
COMPOSITING & MATTING
Alpha-matted
Especifica que pixeles de la imagen corresponden al objeto que se desea extraer
COMPOSITING & MATTING
Fondo
Para insertar un objeto en otra imagen se utiliza over
operator :
Atenúa la influencia de la imagen de fondo y
agrega el objeto a la imagen.
Opacidad
COMPOSITING & MATTING
Atenúa la influencia de la imagen de fondo y agrega el
objeto a la imagen.
COMPOSITING & MATTING
Además de over operator, hay diferentes
algoritmos para realizar este efecto.
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Representación gráfica de la distribución de las intensidades de los píxeles de una imagen.
Muestra para cada valor de intensidad (del 0 al 255), cuantos píxeles con esta intensidad hay en la imagen.
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
En ocasiones se desea mejorar la apariencia de la imagen automáticamente.
Solución popular:
Realizar la ecualización del histograma.
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Lograr una distribución más uniforme entre el número de píxeles .
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Para realizar la ecualización:
La fórmula histograma ecualización general es:
Distribución acumulativa No. de pixeles
Histograma original
L es el número de niveles de gris utilizado
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
La intensidad
de los píxeles
concentrados en
un rango del
histograma de
píxeles oscuros.
Después de la ecualización: histograma se ha expandido
a lo largo de las diferentes intensidades.
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Valor Contar Valor Contar Valor Contar Valor Contar Valor Contar
52 1 64 2 72 1 85 2 113 1
55 3 65 3 73 2 87 1 122 1
58 2 66 2 75 1 88 1 126 1
59 3 67 1 76 1 90 1 144 1
60 1 68 5 77 1 94 1 154 1
61 4 69 3 78 1 104 2
62 1 70 4 79 2 106 1
63 2 71 2 83 1 109 1
Imagen
Histograma
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Valor cdf Valor cdf Valor cdf Valor cdf Valor cdf
52 1 64 19 72 40 85 51 113 60
55 4 65 22 73 42 87 52 122 61
58 6 66 24 75 43 88 53 126 62
59 9 67 25 76 44 90 54 144 63
60 10 68 30 77 45 94 55 154 64
61 14 69 33 78 46 104 57
62 15 70 37 79 48 106 58
63 17 71 39 83 49 109 59
Función de distribución acumulativa (cdf)
Valor Contar
52 1
55 3
58 2
59 3
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
Valor mínimo de la función de distribución acumulada
Valor cdf
72 40
73 42
75 43
76 44
77 45
78 46
79 48
83 49
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
En ocasiones no se varia mucho el contraste, por lo tanto el aspecto de la imagen es un poco “turbio”.
Solución para mejorar es: compensar el histograma parcialmente, por ejemplo utilizando una mezcla de la distribución acumulativa con la transformada identidad.
IGUALACIÓN DE HISTOGRAMA
En algunas imágenes la ecualización es buena,
pero en otras puede ser preferible aplicar
diferentes tipos de ecualización (reducir el ruido)
según la región de la imagen que se esté tratando.
Para lograr la ecualización óptima existen otros
métodos:
Ecualización de histograma adaptativo
Ecualización de histograma adaptativo limitado por
el contraste