Aclaramiento de imgenes por medio de filtros pasa-altas.Roberto Carlos Medrano Morales

1. RESUMEN. En este trabajo se analizaron tres filtros pasa-altas los cuales son el filtro laplaciano, el filtro de enmascaramiento suavizado y gradiente, adems se analizara su desempeo de los filtros por medio de dos algoritmos diferentes, PSNR (Peak Signal to Noise Ratio ) y SSIM(Structure Similarity), comparando la imagen procesada por los filtros contra la imagen original. Se trabajara con una imagen en escalas grises la cual tiene el nombre de tigre.jpg con una matriz asignada de tamao (250x334). 2. INTRODUCCIN. A continuacin se presenta el funcionamiento de cada uno de los 3 filtros pasa-altas. Filtro Laplaciano. Se basa en crear una mscara que destaque los pxeles (a travs del aumento de su nivel de gris) cuya variacin, con respecto a su vecindad, es significativa. A este tipo de filtro se le denomina sharpening, que puede traducirse como enfoque de la imagen, ya que destaca los detalles finos, bordes y otras discontinuidades de la misma. Se obtiene mediante la ecuacin 1.2 g ( x, y ) = f ( x, y ) c f ( x, y )

Figura1. (a) Ventana A, (b) Ventana B, (c) Ventana C, (d) Ventana D. Filtro de Enmascaramiento suavizado. Para este filtro se realizan tres sencillos pasos los cuales son:1. Suavizar la imagen f ( x, y ) . 2. Sustraer la imagen suavizada de la imagen

original (mscara) como lo muestra la ecuacin 2.g msk ( x, y ) = f ( x, y ) f ( x, y )

(2)

3. Agregar la mscara a la imagen originalf ( x, y ) como se muestra en la ecuacin

(3).g ( x, y ) = f ( x, y ) + kg msk ( x, y )

(3).

(1).

Donde: g ( x, y ) Imagen aclarada, f ( x, y ) 2 Imagen borrosa, c Factor de peso y f ( x, y ) Laplaciano. Las ventanas que operan en el filtro laplaciano se observan en la figura 1.

Donde k Factor de peso. Los valores del factor que puede tomar k, se observan en la tabla 1. Valor Nombre k=1 Enmascaramiento suavizado. k>1 high-boost. K