Tema 4. Realzado de imágenes  Qué vamos a estudiar  ¿Qué vamos a estudiar? Un conjunto de técnicas que tratan de conseguir una imagen mejorada y más.

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1 Tema 4. Realzado de imágenes  Qué vamos a estudiar  ¿Qué vamos a estudiar? Un conjunto de técnicas que tratan de conseguir una imagen mejorada y más nítida, tanto para el observador humano como para el ordenador.  bordes  Los bordes (aristas, perfiles, contornos o ejes) de una imagen son las líneas que diferencian tonos de gris (separan aquellas regiones de la imagen que tienen diferencia significativa en sus tonos de gris).  contraste  El contraste de una imagen viene dado por la variabilidad, dispersión o esparcimiento de los tonos de gris de los diferentes píxeles de la imagen. Niveles de gris : r 1 r 2... r 2... r L Frecuencia absoluta (Nº de píxeles): n 1 n 2... n k... n L Varianza: Entropía:

2 Tema 4. Realzado de imágenes realzado contraste El realzado de una imagen consiste en acentuar las aristas de la imagen, obteniendo así una imagen con más contraste. histograma El histograma o diagrama de barras es la representación gráfica de la distribución de frecuencias. Niveles de gris : r 1 r 2... r 2... r L Frecuencia absoluta (Nº de píxeles): n 1 n 2... n k... n L

3 Tema 4. Realzado de imágenes Modificación de los tonos de gris: Técnicas para la mejora de la calidad de la imagen Transformación lineal Transformación de tramos lineales

4 Tema 4. Realzado de imágenes Ejemplo:

5 Tema 4. Realzado de imágenes Segmentación Goma de borrar Transformación Gaussiana

6 Tema 4. Realzado de imágenes Función logarítmica: Función exponencial:

7 Tema 4. Realzado de imágenes Técnica de igualación del Histograma P( U  u ) = P( X  F -1 (u) ) = F( F -1 (u) ) = u Uniforme U = F(X)

8 Tema 4. Realzado de imágenes F(x 0 ) F(x 1 ) F(x 2 ) F(x) F(x L-1 )  1 1 2 y L-1 Aproximación Aproximación: Proyección de los valores F(x 0 ), F(x 1 ),…,F(x L-1 ), del intervalo [0,1], sobre el intervalo del intervalo [0, L-1])

9 Tema 4. Realzado de imágenes Ejemplo Ejemplo: Proyección de los valores F(x 0 ), F(x 1 ),…,F(x L-1 ), del intervalo [0,1], sobre el intervalo del intervalo [0, L-1]) Nivel de gris 0 1 2 3 4 5 6 7 Frecuencia absoluta: 745 1320 940 753 40 0 122 176 Frecuencia relativa: 0.18 0.32 0.23 0.19 0.01 0 0.03 0.04

10 Tema 4. Realzado de imágenes Nivel de gris: 0 1 2 3 4 5 6 7 Frecuencia relativa: 0.18 0 0 0.32 0 0.23 0.20 0.07

11 Tema 4. Realzado de imágenes 3 3 4 4 4 3 3 5 5 5 1 1 3 3 6 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 5 5 5 6 6 0 1 2 3 4 5 6 7 4 5 5 5 6 4 4 6 6 7 0 0 3 3 7 0 0 3 2 7 1 1 1 2 2

12 Tema 4. Realzado de imágenes

13

14

15 Realzado de una imagen en el dominio espacial mediante filtrado Plantilla de realzado:

16 Tema 4. Realzado de imágenes

17 + =

18 Ejemplo Ejemplo: Ejemplo Ejemplo: Realzado de los contornos verticales

19 Tema 4. Realzado de imágenes Filtrado en el dominio de las frecuencias Transformada de Fourier F*(u,v)= F(u,v)·H(u,v) Filtro de paso baja ideal:

20 Tema 4. Realzado de imágenes Aplicación del filtro de paso baja ideal r = 5, 15, 25 y 35

21 Tema 4. Realzado de imágenes El comportamiento del filtro de paso baja depende del valor del parámetro r elegido. Conforme menor es el valor del mismo más borrosa será la imagen resultante, es decir, sufrirá una mayor pérdida de detalles. Para medir el deterioro de la imagen según el valor de r seleccionado podemos utilizar la potencia total de la imagen, definida por la expresión:

22 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso alta ideal

23 Tema 4. Realzado de imágenes Aplicación del filtro de paso alta ideal r = 5, 15, 25 y 35

24 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso baja de Butterworth

25 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso baja Gaussiano En el dominio de la espacial es similar al del domino de las frecuencias Observación: El parámetro  aparece invertido

26 Tema 4. Realzado de imágenes Aplicación del filtro de paso baja Gaussiano: D 0 = 5, 15, 35 y 45

27 Tema 4. Realzado de imágenes Aplicación del filtro de paso alta Gaussiano: Complementariedad de los filtros de paso baja y paso alta

28 Tema 4. Realzado de imágenes Aplicación del filtro de paso alta Gaussiano: D 0 = 6, 10, 14 y 18

29 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso alta de Butterworth

30 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso de banda Filtro de parada de banda r 1 <r 2

31 Tema 4. Realzado de imágenes Filtro de paso de banda diferencia de gaussianas  1 <  2

32 Tema 4. Realzado de imágenes Imagen original Imagen realzada =20 Realzado en el dominio de las frecuencias

33 Tema 4. Realzado de imágenes Imagen original Imagen enfatizada a=20, b=100, H alta = gaussiano. D o = 60 Énfasis de las altas frecuencias