Como son los Sistemas de vision, Dominio espacial

Sistemas de Visión

Dominio Espacial

San Nicolás de los Garza a 01 de septiembre de 2016

Introducción

Dominio espacial: las técnicas se basan en la manipulación directa de los pixeles de una imagen.

Operaciones que se realizan directamente sobre pixeles. g(x,y)=T[f(x,y)].

Donde:

f(x,y) es la imagen de entrada.

g(x,y) es la imagen resultante.

T es un operador sobre f, definido sobre un entorno del punto (x,y)

Dominio frecuencial: el dominio de la frecuencia está relacionado con las series de Fourier, el cual permite descomponer una señal periódica en un número finito o infinito de frecuencias.

Procesamiento de imagen: un área muy ligada a la de visión computacional es la de procesamiento de imágenes. Aunque ambos campos tienen mucho en común, el objetivo final es diferente. El objetivo del procesamiento de imágenes es mejorar la calidad de las imágenes para su posterior utilización o interpretación. La función principal de la visión computacional es reconocer y localizar objetos en el ambiente mediante el procesamiento de las imágenes.

Brillo: se define como la intensidad de la luz en cada pixel de una imagen digital, al visualizar una imagen con variaciones en el brillo, esta se verá mucho más clara o más obscura de acuerdo a qué tanto brillo tendrá esta. Distribución de valores de los pixeles.

Contraste: determina la visibilidad de puntos con determinados tipos de luz. Diferentes tonalidades de grises en una imagen.

Desarrollo

clear all; close all; clc; % Borra las variables, Cierra todas las figuras y limpia la ventana de comandos

I = [10 25 25 50 50;    % Se declara la matriz I

    62 73 80 62 73;

    113 101 113 121 150;

    171 171 180 180 185;

    225 233 250 255 255];

figure(1)   % Muestra la figura 1

imagesc(I)  % Grafica la matriz I

caxis([0 255]); % Se asignan los límites de los colores a determinados valores de colores. Va del mínimo al máximo

colormap(gray)  % Muestra la imagen en el tipo de gris

axis equal      % Muestra la imagen con un acomodo de pixeles iguales

% inciso a) Procesamiento de punto

a = 1/2;    % Se declara la variable a

Ia = a.*I;  % Se multiplica la matriz I elemeno por elemento por a

Ia = round(Ia); % Redondea los elementos de la matriz resultante Ia

figure(2)   % Muestra la figura 1

imagesc(Ia) % Grafica la matriz Ia

caxis([0 255]); % Se asignan los límites de los colores a determinados valores de colores. Va del mínimo al máximo

colormap(gray) % Muestra la imagen en el tipo de gris

axis equal      % Muestra la imagen con un acomodo de pixeles iguales

% Inciso b) Procesamiento de área

Ib = zeros(5,5);    % Se declara una matriz de ceros de 5x5

%Esquinas

% En esta sección se resuelven las 4 esquinas de la matriz de 5x5

for ii = 1:4:5; % Se asigna un valor para ii de 1 a 5 con saltos de 4

    for mm = 1:4:5; % También para mm

        if I(ii,mm)==I(1,1); % Condicional para asignar el promedio de la nueva matriz Ib en la posición 1,1

            Ib(1,1)=(I(ii,mm)+I(ii,mm+1)+I(ii+1,mm+1)+I(ii+1,mm))/4; % Saca el promedio para del elemento 1,1

        elseif I(ii,mm)==I(5,1); % Condicional para asignar el promedio de la nueva matriz Ib en la posición 5,1

            Ib(5,1)=(I(ii,mm)+I(ii,mm+1)+I(ii-1,mm+1)+I(ii-1,mm))/4; % Saca el promedio para del elemento 5,1

        elseif I(ii,mm)==I(1,5); % Condicional para asignar el promedio de la nueva matriz Ib en la posición 1,5

            Ib(1,5)=(I(ii,mm)+I(ii,mm-1)+I(ii+1,mm-1)+I(ii+1,mm))/4; % Saca el promedio para del elemento 1,5

        elseif I(ii,mm)==I(5,5); % Condicional para asignar el promedio de la nueva matriz Ib en la posición 5,5

            Ib(5,5)=(I(ii,mm)+I(ii,mm-1)+I(ii-1,mm-1)+I(ii-1,mm))/4; % Saca el promedio para del elemento 5,5

        end % Declara el fin de la sentencia del condicional if

    end % Declara el fin de la sentencia del ciclo for

end % Declara el fin de la sentencia del ciclo for

%Columnas

% En esta sección se resuelven ambas columnas, derecha (columna 5) e izquierda (columna 1) sin contar las esquinas

for ii = 2:1:4; % Se asigna un valor para ii de 2 a 4 con saltos de 1

    Ib(ii,1)=(I(ii,1)+I(ii-1,1)+I(ii-1,1+1)+I(ii,1+1)+I(ii+1,1+1)+I(ii+1,1))/6; % Saca el promedio para cada elemento de la columna 1

    Ib(ii,5)=(I(ii,5)+I(ii-1,5)+I(ii-1,5-1)+I(ii,5-1)+I(ii+1,5-1)+I(ii+1,5))/6; % Saca el promedio para cada elemento de la columna 5

end

%Filas

% En esta sección se resuelven las filas 1 y 5 sin contar las esquinas

for mm = 2:1:4; % Se asigna un valor para mm de 2 a 4 con saltos de 1

    Ib(1,mm)=(I(1,mm)+I(1,mm-1)+I(1+1,mm-1)+I(1+1,mm)+I(1+1,mm+1)+I(1,mm+1))/6; % Saca el promedio para cada elemento de la fila 1

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