ELEMENTOS DEL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

Como se puede ver, el factor de interpolación indicará cuantos elementos se desean interpolar. En nuestro estudio de imágenes, el factor de interpolación indicará cuanto se quiere amplificar una imagen. En el caso de una imagen tendríamos que hacer un proceso muy similar al efectuado en una dimensión: El orden del filtro indicará como se aproxima a través de un polinomio a la función representada por las muestras. Existen muchos filtros interpoladores y en el caso de imágenes estos se obtienen discretizando, en los valores deseados, los polinomios interpoladores. Los polinomios interpoladores utilizados frecuentemente son: líneas, cúbicos o bicúbi- cos. Un interpolador de orden cero basicamente efectúa un zoom duplicado. Un interpolador de orden lineal efectúa un zoom asignando el promedio de dos muestras a la muestra interpolada.
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Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Procesamiento digital de imágenes en FPGA.

Figura 2.29.Diagrama a bloque de un circuito secuencial Hay dos clases de circuitos secuenciales; síncronos y asíncronos. El comportamiento asíncrono depende de las señales de entrada en cualquier instante dado y del orden en que cambian las entradas. Así, un circuito asincrónico podría considerarse un circuito combinacional con retroalimentación. Un circuito secuencial sincrónico utiliza señales que afectan a los elementos de almacenamiento únicamente en instantes discretos. La sincronización se logra con un dispositivo de temporización llamado generador de reloj, el cual produce un tren periódico de pulsos de reloj. Estos pulsos se distribuyen por todo el sistema de manera que los elementos de memoria solo se vean de manera independiente.
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Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

Procesamiento digital de imágenes hiperespectrales

El pixel mezcla constituye una gran parte de la imagen con lo cual es necesario la identificación de estos pixeles y su posterior “desmezclado”, de esto hablaremos más adelante. Por otro lado la mezcla de elementos existentes en un pixel es infinita, independientemente de la escala que se considere, esto ocurre tanto a nivel macroscópico como a nivel microscópico, debido a la interacción de la luz con distintos medios como los atmosféricos, la dispersión múltiple debido a materiales que dispersan la luz de forma irregular, etc., por lo que una adecuada caracterización constituye un aspecto más en el desarrollo de técnicas que ayuden al análisis de imágenes de tipo hiperepectral. En la siguiente ilustración podemos hacernos una idea de cómo sería un pixel mezcla, donde la interacción con los distintos elementos en distintas proporciones hacen que se tenga que realizar un tratamiento independiente a ese pixel mezcla. Suponemos una imagen espacial o aérea donde la resolución espacial es de 3x3 metros, donde el pixel más pequeño ocupa una superficie de 3m 2 donde se pueden diferenciar varios componentes mezclados en el pixel, como son la vegetación, el suelo, el agua, entre otros.
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Evolución del procesamiento digital de imágenes

Evolución del procesamiento digital de imágenes

Existen diferentes tipos de luz natural, como ya fue antes mencionado estas provienen de factores meramente naturales, pero cada tipo de luz cuenta con diversas características o usos. La luz blanda es un tipo de luz que crea un efecto difusor por medio de las nubes y varía dependiendo el clima, normalmente se percibe en días nublados, pues ésta es apenas capaz de producir sombras consiguiendo así tonos suaves y difuminados. A diferencia de la luz blanda, la luz dura crea efectos dramáticos en una imagen, ya que la intensidad de la luz es muy alta. Cabe mencionar que este tipo de luz se percibe en días despejados gracias al sol, pero con el transcurso de las horas del día se pueden observar efectos naturales conocidos como horas mágicas en donde dependiendo de la posición del sol se pueden visualizar efectos dorados o azules para capturar una imagen. Así mismo se encuentra la luz artificial, que es creada por el ser humano como lámparas, velas, entre otros, en donde la luz puede ser continua o instantánea. Ésta última es dada por los flashes que son los elementos de luz artificial más utilizados en fotografía.
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Técnicas de Segmentación en Procesamiento Digital de Imágenes

Técnicas de Segmentación en Procesamiento Digital de Imágenes

3. DETECCIóN DE BORDES [4,8] Como se mencionó en la sección 2 de este artículo, la detección de la discontinuidad consiste en dividir una imagen basándose en los cambios bruscos del nivel de gris. Es particularmente importante porque proporciona información de los objetos de la imagen a otras tareas del procesamiento de imágenes como reconocimien- to e interpretación. Los temas más importantes en la discontinuidad son: a) detección de puntos aislados, y b) detección de líneas y c) detección de bordes o con- tornos de una imagen. Aunque la detección de punto y línea son elementos de cualquier presentación de la segmentación de imágenes, la detección de bordes es la técnica más común para detectar discontinuidades significativas en el nivel de gris, debido a que son más frecuentes en las aplicaciones prácticas.
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Técnicas de Segmentación en Procesamiento Digital de Imágenes

Técnicas de Segmentación en Procesamiento Digital de Imágenes

Una imagen puede ser definida como una función bi- dimensional de intensidad de luz f(x, y), donde x e y representan las coordenadas espaciales y el valor de f en un punto cualquiera (x, y) es proporcional al brillo (o nivel de gris) de la imagen en ese punto. Una imagen digital es una imagen f(x, y) que se ha discretizado tan- to en las coordenadas espaciales como en el brillo; y puede considerarse como una matriz cuyos índices de fila y de columna identifican un punto de la imagen y el valor del correspondiente elemento de la matriz indica el nivel de gris en ese punto. Los elementos de una dis- tribución digital de este tipo se denominan elementos de la imagen o más comúnmente pixels, abreviatura de su denominación inglesa “picture elements” [4]. Diversas son las aplicaciones que se vienen desarro- llando utilizando las técnicas del procesamiento digital de imágenes. Una de las pioneras son las aplicaciones a los programas espaciales. En medicina y biología, los procedimientos informatizados realzan el contraste
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Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

Procesamiento digital de imágenes usando wavelets

MATLAB es un sistema interactivo cuyos elementos básicos son un arreglo que no requiere dimensionar. Esto permite resolver varios problemas de calculo técnico, es- pecialmente aquellos con formulaciones de matrices y vectores, se podría tomar una fracción de tiempo para escribir un programa en lenguaje escalar no interactivo como C o Fortran. El nombre de MATLAB permanece del laboratorio matriz. MATLAB fue originalmente escrito para proveer fácil acceso al software de matrices desarrolla- do por los proyectos de LINPACK y EISPACK. Hoy, MATLAB incorpora las librerías LAPACK y BLAS, incrustando el estado del arte en software para cálculo de matri- ces. MATLAB ha sido envuelto por un periodo de varios años con la ayuda de var- ios usuarios. En ambientes universitarios es la herramienta de enseñanza estándar en cursos avanzados de matemáticas, ingeniería y ciencia. En la industria, MATLAB es la herramienta que se escoge para investigaciones de alta productividad, desarrollo y análisis. Lo más importante para los usuarios de MATLAB son los toolboxes o cajas de herramientas que permiten aprender y aplicar tecnología especializada. Estas son colecciones comprensivas de funciones de MATLAB (M-les) que extienden el ambi- ente de MATLAB para resolver particulares clases de problemas. Estas áreas incluyen procesamiento de señales, sistemas de control, redes neuronales, lógica difusa, wavelets, simulación y muchas otras.
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Laboratorio 1 Procesamiento Digital de Imágenes

Laboratorio 1 Procesamiento Digital de Imágenes

Repetici´ on de filas o columnas Frecuentemente se hace necesario formar matrices mediante la repetici´ on de uno o m´ as valores. Si la matriz debe tener todos los elementos con igual valor, se pueden usar funciones como ones o zeros. Por ejemplo para crear una matriz A de MxN con todos sus valores iguales a 5.3, se puede lograr con la instrucci´ on,

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Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

Conceptos topológicos aplicados al procesamiento digital de imágenes

3. Materiales y métodos En este trabajo se aplican, en una primera etapa, Filtros Secuenciales Alternativos (ASFs) de cerradura y apertura por reconstrucción. Los AFSs por reconstrucción consisten en una iteración de operaciones de aperturas y cierres morfológicos por Reconstrucción con elementos estructurantes de tamaño creciente, siendo necesario utilizar un segundo elemento estructurante para la operación Reconstrucción. Estos filtros presentan la ventaja de filtrar los objetos deseados sin alterar la forma original, lo que produce menor distorsión en la imagen, y además mantienen las regiones conectadas de la imagen que describen detalles significativos.
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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

∆ e (A, B) = A ⊕ B − A, (3.5) ∆ c (A, B) = A ⊕ B − A ⊖ B . (3.6) Las diferencias de conjuntos anteriores reciben el nombre de gradiente interior, gradiente exterior y gradiente central, respectivamente. En el presente contexto, a las expresiones anteriores se les conoce como gradientes morfol´ ogicos debido a la similitud que tienen con el concepto de gradiente de una funci´on en an´alisis, relaci´on que se detalla m´as adelante. En las figuras 3.8 y 3.9 se muestran ejemplos de detecci´on de bordes usando el gradiente exterior e interior y considerando elementos estructurales que contienen el origen. Estos gradientes son diferencias de operaciones que son extensivas y anti- extensivas y localizan puntos donde hay un cambio de tono dentro de una vecindad dada. El gradiente exterior ∆ e (A, B) es el resultado de hacer la diferencia entre la dilataci´on de una imagen y ella misma. Ya que la operaci´on de dilataci´on es extensiva entonces contiene a la imagen original y as´ı el borde son todos aquellos puntos que fueron a˜ nadidos por la dilataci´on de la imagen original.
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Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

Morfología Matemática: Un Enfoque al Procesamiento Digital de Imágenes

objeto o de fondo. Claramente, D f = Ω ∪ Φ ∪ ∆, Ω ∩ Φ = ∅, Ω ∩ ∆ = ∅ y Φ ∩ ∆ = ∅ (en el caso binario, u = u min = u max y ∆ = ∅). A continuaci´on, ilustraremos las diferentes operaciones morfol´ogicas aplicadas a una imagen en tonos de gris que en particular corresponde a un edificio (ver figuras 3.13 y 3.14). Los elementos estructurales utilizados para estos ejemplos son los mismos de la figura 3.1 de modo que estamos considerando el caso de morfolog´ıa matem´atica de funciones cuyos elementos estructurales son “pla- nos”. Hacemos notar que las partes de los objetos en la imagen conectadas con el marco rectangular que la delimita no cambian tanto su morfolog´ıa como las que se encuentran en el interior de la imagen. Esto se debe a que parte del elemento estructural empleado se encuentra fuera del dominio de definici´on de la operaci´on morfol´ogica. Una manera de hacer frente a este problema de frontera
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Procesamiento digital de imágenes

Procesamiento digital de imágenes

El procesamiento digital no se originó con los sensores remotos y no está restringido a este tipo de datos. Por ejemplo en el campo médico. Para la percepción remota los pasos iniciales se dieron en el programa satelital de los años 60 que transmitió imágenes a estaciones ubicadas en la tierra. La baja calidad de dichas imágenes requirió el desarrollo de técnicas de procesamiento para hacer las imágenes más útiles.

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Procesamiento Digital De Imágenes

Procesamiento Digital De Imágenes

llamado Digital Micromirror Device (DMD), el cual usa espejos hechos de aluminio para reflejar la luz y producir la imagen.  Un DMD (o DLP Chip) puede contener más de 2 millones de[r]

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

El alumno tendrá un panorama extenso sobre la tecnología aplicada al procesamiento digital de imágenes. Distinguirá los diferentes formatos en que se crean los archivos de imágenes digitales y reconocerá el formato de cada uno de los tipos diferentes de archivos. El alumno aprenderá e instalará la plataforma de desarrollo ImageJ como complemento de Java para manipular imágenes digitales

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

Pitas, Digital Image Processing Algorithms and Applications. Russ, The Image Processing Handbook, 4nd[r]

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

Una imagen puede ser definida como una función de dos dimensiones f (x, y) donde x y y son las coordenadas espaciales (plano) y la amplitud de la función f en algún par de coordenadas (x, y) es llamada intensidad o nivel de gris de la imagen en ese punto. Cuando x, y y los valores de la amplitud de la función f son cantidades discretas finitas, a dicha imagen se le llama imagen digital.

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

„ Existen diferentes funciones para aclarar una. imagen[r]

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Procesamiento Digital de Imágenes

Procesamiento Digital de Imágenes

En un primer análisis del sistema visual humano se pueden omitir las variables espaciales y solamente evaluar su comportamiento con la variable temporal. Se encontró que el ojo es incapaz de distinguir una sucesión rápida de imágenes, y al observar su respuesta en frecuencia, se determinó que su comportamiento correspondía al de un filtro paso-bajas, cuya frecuencia de corte se ubicaba en el intervalo de 24 a 30 imágenes por segundo. Este fenómeno se puede apreciar en los televisores antiguos, pues su frecuencia de barrido vertical es de menor rapidez que el necesario, para que el ojo pueda ver una imagen continua, presentando un efecto conocido como flicker. También la respuesta en frecuencia del ojo puede variar, según la intensidad de la luz, ante imágenes poco brillantes la frecuencia de corte es menor, y con imágenes altamente brillantes la frecuencia de corte aumenta.
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Introducción al procesamiento digital de imágenes

Introducción al procesamiento digital de imágenes

Al principio fueron usadas como mapas, en otras palabras, utilizando las metodologías tradicionales generaban información temática (Geográfica, Geológica, Agronómica, Edafológica, Urbana, etc.) y se utilizaba la imagen, para hacer lo mismo que podría hacerse con una carta, es decir utilizar la imagen satelital como una base cartográfica de referencia para volcar sobre ella, la información temática obtenida sin la utilización de la misma. Paulatinamente se dieron a conocer trabajos donde, las imágenes se utilizaban como si fueran fotografías aéreas es decir, se obtenía información temática con los métodos tradicionales de interpretación visual. En una tercera etapa se vio claramente una evolución en los trabajos, utilizando criterios espectrales y geométricos de las imágenes. En ese momento, casi a fines de la década existieron en el país dos grupos de estudiosos que utilizaban información Landsat.
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Curso de Procesamiento Digital de Imágenes

Curso de Procesamiento Digital de Imágenes

Las ondeletas son los cimientos para representar imágenes en varias resoluciones o escalas. En particular, las ondeletas pueden ser utilizadas en:  Compresión de imágenes.  Represent[r]

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