Histograma de una imagen

Presentación del tema: "Histograma de una imagen"— Transcripción de la presentación:

1 Histograma de una imagen
Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

2 Histograma H(k) = nk Diagrama de barras de la propia imagen.
Es la función H definida en el rango [0,…,k,…,255]. H(k) = nk k : Nivel de gris nk : No de píxeles con un nivel de gris k nk : No total de píxeles en una imagen

3 Histograma Da información del rango dinámico de una imagen
Útil para la segmentación de imágenes Realce y mejora de la calidad de una imagen Da información del contraste.

4 imcontrast

5 Transformaciones de Look Up Table
Capitulo 1. Fundamentos Transformaciones de Look Up Table

6 Transformaciones Funciones básicas para logar contraste y brillo en una imagen. (imadjust) Ecualización: Repartir de manera uniforme los niveles de grises entre los píxeles de una imagen. Correcciones gamma

7 Mejora del contraste J = imadjust(I,[LOW_IN HIGH_IN],[LOW_OUT HIGH_OUT],GAMMA)

8 Mejora del contraste: Automático
I = imread('pout.tif'); imshow(I) J = imadjust(I); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

9 Mejora del contraste Especificando limites
El abrigo es oscuro para revelar cualquier detalle imadjust mapea el rango [0,51] al rango [128,255] en la imagen de salida.

10 Mejora del contraste Especificando limites
El aumento de brillo y de rango dinámico de la parte oscura hace mucho más fácil ver los detalles del abrigo. I = imread('cameraman.tif'); imshow(I) figure, imhist(I) J = imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1]); figure,imshow(J) figure, imhist(J)

11 Corrección Gamma gamma = 0.2 gamma = 2 I = imread('rice.png');
J = imadjust(I,[],[],gamma); imshow(I) figure, imshow(J) gamma = 2

12 Operadores aritméticos y lógicos
Capitulo 1. Fundamentos Operadores aritméticos y lógicos

13 Operadores aritméticos

14 Suma de dos imágenes K = imadd(I,J); J = imadd(I,50);

15 Resta Ip = imsubtract(I,J); Iq = imsubtract(I,50);

16 Complemento J = imcomplement(I);