Procesamiento Digital de Imágenes

DOCENTE: Dr. Rolando Apaza Campos.

CURSO: FOTOGEOLOGIA Y SENSORES REMOTOS

PRESENTADO POR:Felipe J. Loaiza CárdenasNéstor Quispe OcsaAndrés F. Nina MamaniWilson Incalla ChuquijaGrover I. Mamani Vilca

CONTENIDO INTRODUCCIÓN. ANTECEDENTES. ORIGENES DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES (PDI). DEFINICION - PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES - Etapas de procesamiento digital de imágenes. ¿QUE ES UNA IMAGEN? - Tipos de imágenes - Tamaño de imagen COLORES PRIMARIOS DE LUZ. IMAGEN DIGITAL - Formato de imágenes. - Mapa de bits - Imágenes vectoriales - que es el pixel. HISTOGRAMA DE UNA IMAGEN APLICACIONES DEL P.D.I. PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES O DE VISIÓN ARTIFICIAL, DEL

MATLAB. PROCESAMIENTO BÁSICO DE IMÁGENES EN ESCALA DE GRISES. CONCLUSIONES. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

3

Introducción El procesamiento digital de imágenes es considerado

como un campo preparatorio necesario para la actividad de interpretación de las imágenes de percepción remota. Estas contienen enorme cantidad de informaciones que pueden ser discriminadas por la vista humana, teniendo algunas degradaciones y distorsiones propias al proceso de adquisición, trasmisión y visualización por lo que se requiere de sistemas computacionales para una mejor obtención de imágenes.

4

5

6

Orígenes del procesamiento digital de imágenes (PDI).

1ra aplicación: ImpresiónDe periódicos. Codificación y Transmisión por cable submarino Entre Londres y Nueva York,reconstrucción e impresión, 1921.

Técnica basada en Reproducción fotográfica realizada A través de cintas perforadas en las Terminales telegráficas receptoras. 5 niveles de gris, 1922.

Orígenes del PDI

Misma técnica que la imagen anterior, basada en reproducción fotográfica realizada a través de cintas perforadas en las terminales telegráficas receptoras. 15 niveles de gris, 1929.

El P.D.I requiere un alto poder computacional para almacenar y procesar imágenes. Así que su progreso ha ido de la mano con el progreso de tecnologías de hardware.

Antecedentes:

Avances de las computadoras suficientemente poderosas para el PDI:

Invención del transistor, Bell Laboratorios en 1948. Desarrollo de lenguajes de programación de alto nivel en

1960 y 70. Invención del circuito integrado (IC) por Texas Instrumento

1958. El desarrollo de sistemas operativos, a principios de los 60s. La introducción de la computadora personal (PC) por IBM

en 1981. Miniaturización de componentes: a gran escala (LSI) en

1970. Componentes a muy gran escala (VLSI) en 1980.

11

Las máquinas poderosas de los 60s y el programa espacial dieron origen a lo que hoy conocemos como P.D.I.

Primera imagen tomada a la luna por el Ranger 7 y transmitida a la tierra el 31 de julio de 1964. La toma tardo alrededor de 17 minutos antes de impactar la superficie de la luna.

13

El lenguaje utilizado por MATLAB es un lenguaje de alto nivel que se utiliza de forma matricial.

LENGUAJES DE PROGRAMACION

PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES

Se refiere a procesar las imágenes del mundo real de manera digital por medio de una computadora.

Se basa en 2 áreas de aplicación:

1)Mejoramiento de la información pictórica para la interpretación humana.

2)El procesamiento de datos de la imagen para su almacenamiento, transmisión y representación.

16

17

18

EN LA MEDICINA

EN LA TIERRA

19

20

21

Procesamiento digital de imágenes satelitales de todo tipo de sensor aeroespacial

Geomatica es completamente compatible con ArcGIS ya que PCI Geomatics de Canada es Business Partner de ESRI Inc. de los EE.UU.

22

MATLAB es uno de los mejores y más completos entornos interactivos que existen. MATLAB está especializado en la realización de cálculos complejos, la implementación de nuevos algoritmos.

23

24

Sistemas de Información Geográfica (SIG) permiten volcar la información en mapas temáticos que posibilitan el control y la evaluación del área estudiada.

26

27

28

29

30

31

33

Tipos de Imágenes

Imágenes de reflexión: sensan la radiación que ha sido reflejada por las superficies de los objetos (información obtenida: forma, textura, color).

Imágenes de emisión: los objetos que se transforman en imágenes son originalmente luminosos (focos, estrellas).

Imágenes de absorción: proporcionan información sobre la estructura interna del objeto (la radiación pasa a través de él).

34

35

Las longitudes de onda específicas de los colores primarios de la luz son:

Azul = 435.8 mVerde = 546.1 mRojo = 700.0 m

39

40

45

55

Digitalización de ImágenesLas imágenes disponibles de manera

natural son por lo regular analógicas, una vez que la imagen es sensada debe convertirse a formato digital, es decir, la señal está definida en un dominio discreto (espacio) [muestreo], y toma valores de un conjunto finito [cuantización].

56

Muestreo Es el proceso de convertir un espacio continuo en uno discreto. Es importante que con el proceso de muestreo no se pierda

información visual. Las imágenes digitales son indexadas mediante números

enteros a lo largo de cada dimensión, permitiendo así ser procesadas como arreglos multidimensionales de números (o sea, matrices).

Cada uno de los elementos recibe el nombre de picture element (pixel para nosotros).

57

Ejemplos de muestreo:256x256, 128x128, 64x64

58

59

60

61

Representación de imágenes digitales. Una forma más común de visualizar una imagen...

Un píxel

62

Representación de imágenes digitales.

Nº de columnas de la matriz: ancho de la imagen (width). Nº de filas de la matriz: alto de la imagen (height). Eje horizontal: eje x. Eje vertical: eje y. Normalmente el tamaño de la imagen se expresa como:

ancho x alto

Ejemplo. Tamaños típicos:320x240, 640x480,800x600, 1024x768, ...

x

Columna

Fila

y

63

Representación de imágenes digitales. Vecindad, proximidad: en una imagen, los píxeles

próximos tienen una “relación más estrecha” entre sí que los lejanos. Diferencia respecto a una matriz en sentido genérico.

Por ejemplo, se espera que los valores de dos píxeles próximos sean más o menos parecidos.

Tiene sentido definir la vecindad de un píxel y la distancia entre dos píxeles.

Vecindad a 4 Vecindad a 8

64

65

Procesamiento básico de imágenes en escala de grises

Tipos de operaciones: Operaciones de punto: se aplican a pixels de manera

individual. La clave para estas operaciones es usar el histograma (se explica a continuación).

Operaciones aritméticas: se realizan entre imágenes de mismas dimensiones. Se usan para reducción de ruido y detección de movimiento.

Operaciones geométricas: Mediante ellas se cambia la apariencia de las imágenes. Como ejemplos están la traslación, rotación y distorsión.

66

67

¿Qué Información se guarda en cada Pixel?

69

70

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

85

86

El histograma de una imagen

Es la herramienta básica para las operaciones a nivel de pixel. El histograma Hf de una imagen digital f es una gráfica de la

frecuencia de ocurrencia de cada nivel de gris en f. Hf es una función unidimensional con dominio {0, ..., K-1} y un rango

de amplitud que puede ir de 0 hasta el número de pixels en la imagen, NM.

87

88

89

El proceso de formación de imágenes. Zoom (aumento): relación (cociente) entre el máximo y el

mínimo ángulo de visión. Ejemplo. Máximo 70º, mínimo 26º.

Zoom = 70/26 = 2,7x

• Tipos: zoom analógico y digital.

• El zoom analógico se consigue modificando (desplazando) el sistema de lentes, haciendo que disminuya el campo visual.

Aumento de 2,7x

90

Aplicaciones: Radar astronomía reconocimiento

aéreo y mapeo oceanografía inspección industrial navegación

autónoma sismología meteorología

El procesamiento digital de imágenes no sólo se usa en el ámbito científico y tecnológico, también en el ámbito de mercadotecnia y en la cinematografía (procesamiento digital de video)

• Imágenes de Rayos Gamma:

Aplicaciones: Medicina Nuclear y observaciones astronómicas.

Ejemplos:Campos de Aplicación de Acuerdo a su Fuente:

• Imágenes de Rayos X:Aplicaciones: Medicina, Astronomía e Industria.

• Imágenes de la Banda Ultravioleta:

Aplicaciones: Litografía, inspección industrial, microscopía, láseres, imágenes biológicas, astronomía.

• Imágenes de la Banda Visible e Infraroja:

Aplicaciones: Microscopía de luz, astronomía, sensado remoto, industrial.

Imágenes de la Banda Visible e Infraroja:

Huracan Andrew: tomado con el satélite GEOS (Geostationary Enviromental Operational Satellite), tomada por la NOAA.

Aplicaciones: Climatológicas.

Imágenes de la banda de microondas:

Aplicaciones: Radarel cual puede penetrar nubes; bajo ciertas condiciones se puede ver a través de hielo o vegetación, o suelo muy seco.

Imagen de área montañosa del sureste del Tíbet. (Montañas: 5800m, Valles:4300m).

La energía de microondas que refleja en una antena de radar, y de ahí se reconstruye la imagen.

MATLAB

Es muy cómodo y productivo realizar cursos de

procesamiento digital de imágenes o de visión artificial, debido al alto

desempeño computacional del MATLAB

Conclusiones: El procesamiento digital de imágenes y la visión por

computadora, son tópicos que se utilizan cada vez mas en diversas áreas, tales como publicidad, cinematografía, meteorología, medicina, etc.

El aprovechar el alto desempeño del MATLAB para procesar matrices y vectores así como el alto desempeño en graficación permite implementar sistemas de procesamiento digital de imágenes o bien visión por computadora.

Hoy día se estudia como mejorar la complejidad en la codificación de los vectores de movimiento y esquemas de cuantización multicapa para una óptima ordenación de los bits

La optimización de imágenes para diseños de pantalla se deberá tener en cuenta la calidad de la imagen en relación con el menor peso posible.

Referencias bibliográficas: Universidad Nacional del Centro de la Prov. de Bs.

As. Facultad de Ciencias Exactas. UNIVERSIDAD SIMON BOLÍVAR – BOLIVIAJuan Reyes ReyesProfesor Investigador del Departamento de Ingeniería

Electrónica Centro Nacional de Investigación y Desarrollo

Tecnológico. UNESCO RAPCA

GRACIAS POR SU ATENCION