Procesamiento de Imágenes en MATLAB

Procesamiento de Imágenes en MATLAB

Díaz Díaz Jaime * Godínez Esquivel Julio César * Lira Moreno Omar Alejandro * Morán Sáenz Jorge Arturo * Villaseñor Arredondo Pedro Alejandro

Ingeniería Mecatrónica * Control Inteligente * 9° Cuatrimestre * Grupo A

Análisis de Circuitos - Universidad Politécnica de Aguascalientes

Aguascalientes, México

Abstract.- Within artificial intelligence, it is necessary to have a vision of some elements such as images, as well as some processes to be able to see them through a camera. In order to achieve this, several filtrations are necessary, as well as below.

Resumen.- Dentro de la inteligencia artificial, es necesario tener una visión de algunos elementos tales como imágenes, así como de algunos procesos para poder verlas a través de una cámara. Para poder lograrlo son necesarios varios filtrados, los cuáles se ven a continuación.

1. INTRODUCCIÓN

En el presente documento observaremos como se aplican ciertos filtros a una imagen en Matlab, dando un ejemplo del mismo y explicando el código utilizado.

1. SUSTENTO TEÓRICO

Procesamiento de Imágenes

Image Processing Toolbox™ proporciona un conjunto completo de algoritmos estándar de referencia y apps de flujo de trabajo para el procesamiento, el análisis y la visualización de imágenes, así como para el desarrollo de algoritmos. Puede llevar a cabo segmentación de imágenes, mejora de imágenes, reducción de ruido, transformaciones geométricas, registro de imágenes y procesamiento de imágenes 3D.

Las apps de Image Processing Toolbox le permiten automatizar los flujos de trabajo habituales de procesamiento de imágenes. Puede segmentar datos de imagen, comparar técnicas de registro de imágenes y procesar por lotes conjuntos de datos extensos de forma interactiva. Las apps y las funciones de visualización le permiten explorar imágenes, volúmenes 3D y vídeos, ajustar el contraste, crear histogramas y manipular regiones de interés (ROIs).

Puede acelerar los algoritmos mediante su ejecución en procesadores multinúcleo y GPUs. Muchas de las funciones de esta toolbox soportan la generación de código C/C++ para el prototipado y el desarrollo de sistemas de visión embebidos.

El procesamiento de imágenes con MATLAB es un proceso de tres pasos en el que cargas, manipulas y muestras los resultados como salida. Si bien esto puede parecer bastante simple, muchas de las imágenes con las que trabajas requieren una manipulación precisa para obtener resultados precisos, y el proceso, así como las herramientas especializadas de procesamiento de imágenes que MATLAB proporciona reflejan este requisito. Una vez completado el proceso, puedes realizar tareas como el análisis estadístico, la extracción de características y la medición de la propiedad con una mayor garantía de que los resultados serán correctos. [1]

Soporte de archivos

MATLAB y sus herramientas, en particular los de la Caja de herramientas de procesamiento de imágenes, es compatible con formatos comunes de imagen como JPEG, TIFF y PNG y los formatos de imagen menos comunes como el BIP y BIL, utilizados en imágenes de satélite y formatos especializados tales como DICOM para imágenes médicas y NITF para imágenes geoespaciales. Las opciones de programación de MATLAB proporcionan apoyo adicional para escribir programas personalizados para manejar los formatos de imagen que MATLAB no admite directamente. Además, el tamaño de un archivo de imagen no afecta a su capacidad para trabajar y manipular debido a que MATLAB incluye los procesos de flujo de trabajo, incluyendo remuestreo espacial y el procesamiento de bloques específicos para trabajar con imágenes de gran tamaño.

Empezar

La carga y procesamiento de imágenes tiene lugar en la ventana de comandos de MATLAB de acuerdo con las instrucciones que proporciona el código del programa M. A menos que el color sea importante para el resultado, una primera tarea común es escribir código que convierte una imagen en color a escala de grises y que muestre una ventana de la figura MATLAB. La conversión sirve para reducir el número de píxeles en aproximadamente dos tercios y aumentar la carga y velocidad de procesamiento. Una vez que los archivos de imagen se suben, un segundo bloque de código que contiene una función "imwrite" guarda el archivo de imagen en la carpeta correspondiente.

Procesamiento

El procesamiento tiene lugar haciendo pasar la imagen a través uno o más filtros también llamados núcleos de convolución que utilizan un algoritmo específico para modificar una imagen basada en el valor actual de sus píxeles. Algunos de los filtros de MATLAB más comunes incluyen filtros de paso bajo que reducen el ruido y desenfocan, filtros de media que reducen la definición en menor medida, filtros de erosión y dilatación que reducen o aumentan el tamaño de píxeles. Otros incluyen detectores de bordes, que resaltan los objetos situados dentro de otros objetos, y filtros de segmentación, que dividen un objeto en sus partes componentes. [2]

1. DESARROLLO

A continuación se presentan las partes del programa realizado en el software “MATLAB” y la función de cada parte del programa:

1. Inicialización

clc % limpia la pantalla de comando

clear all % borra todas las variables anteriores

close all % cierra todas las impresiones

1. Abrir la imagen y quitar de la imagen las componentes “RGB”.

im=imread ('C:\Users\ALEX\Pictures\4kicef.jpg');

figure(1),imshow(im)

size(im)

im(:,:,1)=0;

figure(2),imshow(im)

im(:,:,2)=0;

figure(3),imshow(im)

im(:,:,3)=0;

figure(4),imshow(im)

[pic 3]

Fig. 1.- Imagen Original.

En este punto, se lee la imagen con la dirección mostrada en la instrucción “imread()”, se muestra la imagen con la instrucción “imshow(im)” como se muestra en la figura 1, después, se guarda y muestra el tamaño de la imagen con la instrucción “size(im)” y se quitan las componentes “RGB” con las instrucciones “im(:,:,1)=0; im(:,:,2)=0; im(:,:,3)=0”, al final se muestra la imagen con la instrucción “imshow(im)”

...