2.2. Fundamentos de imágenes Fundamentos de imágenes digitalesdigitales
Elementos del Sistema Visual Elementos del Sistema Visual HumanoHumano
red absorbing cones with a peak absorption at 565 nm green absorbing cones with a peak absorption at 535 nm blue absorbing cones with a peak absorption at 440 nm.
Bastones (rods) 75 a 150 millonesBastones (rods) 75 a 150 millonesConos (cones) 6 a 7 millonesConos (cones) 6 a 7 millones
D.Mery 5 Procesamiento de Imágenes
[ Percepción Visual ][ Percepción Visual ]
Präsentation
% m
ax
ab
sorc
ión
400 450 500 550 600 650 700 Longitud de onda en nano-metros
Sensibilidad espectral de conos - células foto-receptoras humanas
0
100
azul verde rojo
Distribución de Distribución de sensoressensores
Bastones (rods) 75 a 150 millonesBastones (rods) 75 a 150 millonesConos (cones) 6 a 7 millonesConos (cones) 6 a 7 millones
Mach BandsMach Bands
FUNCION DE IMAGENFUNCION DE IMAGENFunción en dos dimensiones que asigna Función en dos dimensiones que asigna un valor correspondiente a un nivel de un valor correspondiente a un nivel de intensidad a cada par de coordenadas intensidad a cada par de coordenadas x,y :x,y :
i(x,y) : función de iluminacióni(x,y) : función de iluminaciónr(x,y) : función de reflectanciar(x,y) : función de reflectancia
f x y i x y r x y( , ) ( , ) ( , )f x y i x y r x y( , ) ( , ) ( , )
f x y i x y r x y( , ) ( , ) ( , )
Los niveles de intensidad que puede asumir la Los niveles de intensidad que puede asumir la función de imagen monocromática f(x,y) , en función de imagen monocromática f(x,y) , en cada par de coordenadas , se conocen como cada par de coordenadas , se conocen como niveles de gris l .niveles de gris l .
Este intervalo es llamadoEste intervalo es llamado la escala de la escala de gris.gris.
Para que la función de imagen pueda ser Para que la función de imagen pueda ser manipulada adecuadamente por medio de una manipulada adecuadamente por medio de una unidad de cómputo, se requiere que dicha unidad de cómputo, se requiere que dicha función se discretizada tanto en amplitud ( l ) función se discretizada tanto en amplitud ( l ) como en distribución espacial ( x,y ) .como en distribución espacial ( x,y ) .
50 100 150 200 250 300 350
50
100
150
200
250
j
i
76
220 225 230 235
58
60
62
64
66
68
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72
74
j
i
[Formación de la imagen [Formación de la imagen digital ]digital ]
Präsentation
Tonos de gris
202 201 201 143 118
201 202 190 129 115
202 202 148 120 111
202 163 127 111 107
152 124 113 108 104
x(60,220) x(60, 221) x(60, 222) x(60,223) x(60,224)
x(61,220) x(61, 221) x(61, 222) x(61, 223) x(61, 224)
x(62,220) x(62, 221) x(62, 222) x(62, 223) x(62, 224)
x(63, 220) x(63, 221) x(63, 222) x(63, 223) x(63, 224)
x(64, 220) x(64, 221) x(64, 222) x(64, 223) x(64, 224)
202 201 201 143 118
201 202 190 129 115
202 202 148 120 111
202 163 127 111 107
152 124 113 108 104
D.Mery 16 Procesamiento de Imágenes
Escala de gris:Escala de gris:
f(i,j)
i
j
f i j f m n i m j nn
N
m
N
( , ) ( , ) ( , )
0
1
0
1
Cambios en la razón de muestreo:Cambios en la razón de muestreo: En una imagen digitalizada, el En una imagen digitalizada, el
número de renglones y columnas número de renglones y columnas correspondiente a la rejilla de muestreo, correspondiente a la rejilla de muestreo, ocasionará una mayor o menor ocasionará una mayor o menor definición de la imagen, tal como se definición de la imagen, tal como se puede apreciar en los siguientes puede apreciar en los siguientes ejemplos. De igual forma, el número de ejemplos. De igual forma, el número de bits asignado a los niveles de bits asignado a los niveles de cuantización ocasionará un efecto como cuantización ocasionará un efecto como el mostrado en los ejemplos. el mostrado en los ejemplos.
Cambios en la razón de Cambios en la razón de muestreo:muestreo:
128X128 64X64 32X32
1024X1024 512X512 256X256
Cambios en los niveles de Cambios en los niveles de
cuantización:cuantización:
BMPBMP
The The BMP file formatBMP file format, sometimes called , sometimes called bitmapbitmap or or DIB file formatDIB file format (for (for device-device-independent bitmapindependent bitmap), is an ), is an image file formatimage file format used to store used to store bitmapbitmap digital imagesdigital images, especially on , especially on Microsoft WindowsMicrosoft Windows
Uncompressed formatUncompressed format Image Image pixelspixels are stored with a color depth are stored with a color depth
of 1, 4, 8, 16, 24, or 32 bits per pixel. of 1, 4, 8, 16, 24, or 32 bits per pixel.
TIFFTIFF
Tagged Image File FormatTagged Image File Format (abbreviated (abbreviated TIFFTIFF) is a file format for storing ) is a file format for storing imagesimages, , including including photographsphotographs and and line artline art. .
The TIFF format is widely supported by The TIFF format is widely supported by image-manipulation applications, by image-manipulation applications, by publishing and page layout applications, publishing and page layout applications, by by scanningscanning, , faxingfaxing, , word processingword processing, , optical character recognitionoptical character recognition and other and other applicationsapplications
Two possibilities: Without compression or Two possibilities: Without compression or lossless compression. (Huffman code)lossless compression. (Huffman code)
PCXPCX
The PCX (PC eXchange) is a device-The PCX (PC eXchange) is a device-independent image format; the file independent image format; the file header stores information about the header stores information about the display hardware (screen resolution, display hardware (screen resolution, color depth and palette information, bit color depth and palette information, bit planes and so on) separately from the planes and so on) separately from the actual image information, allowing the actual image information, allowing the image to be properly transferred and image to be properly transferred and displayed on computer systems with displayed on computer systems with different hardware. different hardware.
GIFGIF
The The Graphics Interchange FormatGraphics Interchange Format ((GIFGIF) is a bitmap image format ) is a bitmap image format introduced by CompuServe in 1987 introduced by CompuServe in 1987
Widespread usage on the World Wide Widespread usage on the World Wide Web due to its wide support and Web due to its wide support and portability.portability.
GIF images are compressed using the GIF images are compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless data Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless data compression technique compression technique
PNGPNG
Portable Network GraphicsPortable Network Graphics ( (PNGPNG) ) is a bitmapped image format that is a bitmapped image format that employs lossless data compression. employs lossless data compression. PNG was created to improve upon and PNG was created to improve upon and replace GIF as an image-file format not replace GIF as an image-file format not requiring a patent license.requiring a patent license.
PNG was designed for transferring PNG was designed for transferring images on the Internet, not images on the Internet, not professional graphics professional graphics
JPGJPG
Joint Photograph Experts GroupJoint Photograph Experts Group The compression method is usually The compression method is usually
LOSSY, meaning that some visual quality LOSSY, meaning that some visual quality is lost in the process and cannot be is lost in the process and cannot be restored. restored.
The degree of compression can be The degree of compression can be adjusted, allowing a selectable tradeoff adjusted, allowing a selectable tradeoff between storage size and image quality. between storage size and image quality. JPEG typically achieves 10:1 compression JPEG typically achieves 10:1 compression with little perceptible loss in image with little perceptible loss in image quality.quality.
TAREA 1TAREA 1
Leer una imagen usando ‘imread’ en varios Leer una imagen usando ‘imread’ en varios formatos (gif, bmp, jpg)formatos (gif, bmp, jpg)
Comprobar con ‘whos’ , ‘size’ el tipo de matriz Comprobar con ‘whos’ , ‘size’ el tipo de matriz que genera matlabque genera matlab
Mostrar la imagen en pantalla ‘imshow’Mostrar la imagen en pantalla ‘imshow’ Leer una imagen en color y convertir a niveles Leer una imagen en color y convertir a niveles
de gris ‘rgb2gray’,de gris ‘rgb2gray’, ‘im2uint8’, ‘im2double’, etc.‘im2uint8’, ‘im2double’, etc. Leer una imagen en color y separar en las tres Leer una imagen en color y separar en las tres
bandas RGBbandas RGB Seleccionar una regiSeleccionar una región de una imagen y crear ón de una imagen y crear
una nueva matriz ejemplo: una nueva matriz ejemplo: zonaAzonaA=imageA(101:148,201:264)=imageA(101:148,201:264)
Guardar la nueva imagen con ‘imwrite’Guardar la nueva imagen con ‘imwrite’