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- 1. Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial (WEE2) Sesión: 5 MSc. Ing. José C. Benítez P. Histograma, Brillo/Contraste y Corrección Gamma
- 2. Logros de aprendizaje 1. Graficar el histograma de una imagen 2. Ecualizar una imagen mediante el histograma. 3. Manipular el brillo y contraste de una imagen. 4. Aplicar la corrección Gamma a imágenes. 2
- 3. 3 Contenido Histograma, Brillo/Contraste y corrección Gamma: Histograma de una imagen. Ecualización mediante el histograma de una imagen. Brillo y contraste de una imagen. Corrección Gamma.
- 4. Histograma de una imagen En estadística, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados, ya sea en forma diferencial o acumulada. Sirven para obtener una "primera vista", de la distribución de la población, o la muestra, respecto a una característica, cuantitativa y continua, de la misma y que es de interés para el observador.
- 5. Histograma de una imagen El histograma de una imagen consiste en otra imagen donde se muestra en el eje Y el número de píxeles(np), y en el eje X cada nivel de gris (ng) que aparecen en la imagen. Si una imagen tiene una profundidad de 8bpp en niveles de grises, el rango de tonos de gris será de 0 a 255 que irán en el eje X, y la frecuencia de ocurrencia de cada nivel irá en el eje Y asociado a cada valor de intensidad del eje X.
- 6. Histograma de una imagen En la imagen podemos ver tres imágenes con sus correspondientes histogramas.
- 7. Histograma de una imagen Los histograma de una imagen pueden ser de imágenes: - Binarias - Escala de grises - Colores
- 8. Ecualización del histograma El objetivo es que la imagen del histograma tenga una distribución uniforme sobre toda la escala de grises.
- 17. Brillo de una imagen • El brillo de una imagen está dado por los niveles de intensidad de cada pixel de una imagen. • Cuando mayor es el nivel de intensidad de una imagen basado en su profundidad, el pixel tendrá mas brillo. Por ejemplo, el pixel de nivel de intensidad 25 tiene mayor brillo que el pixel de nivel de intensidad 12. • El brillo es un atributo de una sensación visual por la que una zona parece mostrar más o menos luz.
- 18. Contraste de una imagen • El contraste se define como la diferencia relativa en la intensidad entre un pixel de una imagen respecto a otro. • Un ejemplo simple es el contraste entre un objeto de brillo constante sobre un fondo de un brillo constante. Si ambas superficies tienen el mismo brillo, el contraste será nulo y si el conjunto está en tonos de gris, el objeto será tanto física como perceptiblemente indistinguible del fondo. • Según se incrementa la diferencia en brillo el objeto será perceptiblemente distinguible del fondo una vez alcanzado el umbral de contraste, que se sitúa alrededor del 0,3 % de diferencia.
- 19. Contraste de una imagen
- 20. Brillo y contraste de una imagen
- 21. Corrección gamma • Es el ajuste de los valores de intensidad de una imagen (una combinación del brillo y el contraste) con el objetivo de compensar las variaciones de los dispositivos de salida. • Por ejemplo, las imágenes desplegadas en un monitos de PC deben ser corregidas de forma Gamma para que luzcan de la misma manera que en una PC y viceversa. • La fórmula que se utiliza para hacer esta corrección viene dada por:
- 22. Corrección gamma • Esta fórmula al ser tabulada para diferentes valores de Gamma nos produce una gráfica como la siguiente:
- 23. Corrección gamma Observando esta gráfica se puede concluir lo siguiente: • Para gamma = 1 no hay ninguna corrección • Para gamma > 1 hay una gran corrección en el contraste para valores pequeños del color de entrada, mientras que una pequeña corrección en el contraste para valores grandes. El brillo aumenta más para valores intermedios del color de entrada. • Para gamma < 1 hay una pequeña corrección en el contraste para valores pequeños del color de entrada mientras que una gran corrección en el contraste para valores grandes. El brillo disminuye más para valores intermedios del color de entrada.
- 24. Corrección gamma La implementación de esta corrección se hara en matlab teniendo en cuenta lo descrito anteriormente, se hará una función para recorrer todos los pixeles de una imagen y se generará su correspondiente imagen donde se modificará aumentando o disminuyendo su gamma en cierta cantidad, al final se realizará las conclusiones prácticas respectivas
- 25. Resumen 25 Realizar un resumen mediante mapas conceptuales (CMapTools) de esta diapositiva. Serán mejor consideradas los resúmenes que tengan información extra a esta diapositiva. Las fuentes adicionales utilizadas en el resumen se presentarán en su carpeta personal del Dropbox y deben conservar el nombre original y agregar al final _S5. Las fuentes y los archivos *.cmap deben colocarse dentro de su carpeta personal del Dropbox, dentro de una carpeta de nombre: PDI_PaternoM_S5 Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán considerados por el profesor.
- 26. 26 Preguntas El resumen con mapas conceptuales solicitado de la Sesión, al menos debe responder las siguientes preguntas: 1. Graficar el histograma de una imagen. 2. Ecualización de imágenes escala de grises. 3. El brillo de una imagen. 4. El contraste de una imagen. 5. Hacer un listado de cinco aplicaciones del histograma de una imagen, brillo de una imagen, constraste de una imagen y la corrección gamma de una imagen las operaciones, transformaciones y conversiones.
- 27. 27 Sesión 5. Histograma, Brillo/Contraste y corrección gamma Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial http://utpiayva.blogspot.com