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Publicada porLorenzo Villanueva Acosta Modificado hace 9 años
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Ingeniería de la Salud IMAGEN BIOMEDICA Realce: Filtros en imagen digital (Parte I)
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Filtros
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros espaciales de realce
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Filtros en el dominio de la frecuencia
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Uncorrelated Noise Noise Noise Power Spectrum
The spectrum of the uncorrelated noisy image has content at both low and high frequencies.
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Función de densidad espectral o espectro de potencias
Para una imagen no-aleatoria, Un proceso aleatorio estacionario tiene como función de densidad espectral: Notese que nada se dice de una muestra particular, sólo de la función de densidad espectral media.
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Filtros en el dominio de la frecuencia: Filtro ideal de banda baja
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Filtro ideal de banda baja
SNR = 19.1 dB Noise-free Noisy
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Ideal Low-pass Filter
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Filtros de Fourier comunes
Todos son filtros isotrópicos:
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Filtros de Fourier comunes
Filtro de Hanning
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Filtros de Fourier comunes
Filtro de Butterworth El exponente N determina el ratio de corte
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Filtros de Fourier comunes
Filtro Gaussiano
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Comparación de filtros
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Filtro de Butterworth .2 cyc/pix, orden N=4
SNR = 19.2 dB Noise-free Noisy
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Filtros de detección de bordes
Tomemos la primera derivada direccional de una imagen Esto es lo mismo que aplicar un filtro con una función de transferencia de jwx
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Operadores gradientes
Las derivadas son usadas como máscaras de convolución Pendiente local de intensidad Los resultados son las componentes x e y del gradiente de la intensidad. 0 0 0 -1 1 0 0 -1 0 0 1 0 0 0 0 Gradiente-x Gradient-y
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Operadores gradientes
Gradiente X: Gradiente Y:
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Operadores de segunda derivada
Consideremos la derivada segunda En términos de máscaras de convolución, 0 0 0 0 -1 0 0 2 0 -1 1 0 0 0 0
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El laplaciano El laplaciano Rotacionalmente invariante
Sensible a regiones de “alta” curvatura
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Operador laplaciano Mask:
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Otros filtros Mascara:
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