matlab-03

1

2010

Universidad Tecnológica Nacional

Facultad de Regional Buenos Aires

Carrera: Ingeniería Electrónica

MATLAB

CLASE III

“Es más fácil escribir un programa incorrecto,

que entender uno correcto” Alan Perlis

“Es más fácil escribir un programa incorrecto, que entender uno correcto”

Informática I 2010FRBA

Agenda

Procesamiento de Imágenes.

Introducción.

Leer una Imagen.

Parámetros y Operaciones.

Filtros.

Operaciones Morfológicas.



Procesamiento de ImágenesIntroducción:

a. MatLab puede leer imágenes en los distintos

formatos.

b. Guardarlos en el formato de origen o en otro

formato. Posee un formato propio PNG (Portable

Network Image)

c. La Toolbox permite realizar operaciones de tales

como:

• Ecualización de Imágenes.

• Filtrado.

• Suma y resta de imágenes.

• Operaciones Morfológicas. Erosión, Dilatación,

Detección de bordes.

2



Procesamiento de Imágenes

1. Leer una imagen.

Ejemplo 1:

>> I=imread(‘pout.tif’)

>> imshow(I)

>> I

>> whos

>> size(I)




1. Leer una imagen.

Ejemplo 1:




1. Leer una imagen.

Ejemplo 2:

>> C=imread(‘peppers.png’)

>> clf

>> whos

>> size(C)

>> imshow(C)

3




1. Leer una imagen.

Ejemplo 2:




1. Leer una imagen.

Ejemplo 2:

>> CplanoR = C(:,:,1) ;

>> imshow(CplanoR)

>> size(CplanoR)

>> figure




1. Leer una imagen.

Ejemplo 2:

4




1. Leer una imagen.

Ejemplo 1:

>> [x, y] = meshgrid([1:240],[1:291])

>> mesh(x, y,z)

>> z = double(I)




1. Leer una imagen.

Ejemplo 1:




1. Leer una imagen.

Ejemplo 1:

>> imshow(I)

>> valor = impixel

Repetir con ejemplo 2

5




1. Leer una imagen.

Ejemplo 2:

>> improfile




2. Guardar una imagen.

Ejemplo 1:

>> imwrite( I, ‘pout.png’)




3. Ecualizar una imagen.

Ejemplo 1:

>> figure, imhist(I)

>> I2 = histeq(I);

>> figure, imshow(I2)

>> figure, imhist(I2)

6




4. Submuestrear una imagen.

Ejemplo 2:

>> C2= C(1:2:end, 1:2:end, 1:end)

>> figure, imshow(C2)

>> imshow(C)




4. Cambio de formato en los pixel.

Ejemplo 1:

>> imshow(I)

>> Idoble = double(I);

>> Idoble = 0.5*Idoble;

>> IU8 = uint8(Idoble)

>> figure, imshow(IU8)



(i, j)

(i-1, j-1) (i-1, j) (i-1, j+1)

(i, j-1) (i, j) (i, j+1)

(i+1, j-1) (i+1, j) (i+1, j+1)


5. Filtrado espacial.Imagen Original (io)

333231

232121

1312111

www

www

www

hw

Imagen Filtrada (if)

Filtro o Máscara

1,133,1321,131

1,23,221,21

1,113,1121,111,

***

***

***1

jijiji

jijiji

jijijiji

iowiowiow

iowiowiow

iowiowiowh

if

7




5. Filtrado espacial. Correlación - ConvoluciónImagen Original (io) Imagen Filtrada (ifc)

17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9

8 1 6

3 5 7

4 9 2

Filtro (h)




5. Filtrado espacial. Correlación

>> clear, clc

>> io = [ 17 24 … 2 9]

>> h = [8 1 6; 3 5 7; 4 9 2]

>> ifc = imfilter(io, h)

>> ifcn = imfilter(io, h,’conv’)

5. Filtrado espacial. Convolución



>> ifcnr = imfilter(io,hr,’conv’)


5. Filtrado espacial. Convolución

>> hr = [2 9 4; 7 5 3; 6 1 8]

>> ifc = imfilter(io, h)

8




5. Filtrar una imagen.

Ejemplo 3:

>> Io = imread('coins.png');

>> imshow(Io), title('Imagen Original')

>> h = ones(5,5)/25;

>> figure, imhist(I2)



>> imshow(Ifcn), title('Imagen Filtrada Conv.')



Ejemplo 3:

>> Ifc= imfilter(Io, h);

>> imshow(Ifc), title('Imagen Filtrada Corr.')

>> Ifcn= imfilter(Io, h,'conv');





Ejemplo 4:

>> Ie = imread(‘moon.tif');

>> imshow(Ie), title('Imagen Original')

>> h = [ 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0

1 1 1 1 1

0 0 1 0 0

0 0 1 0 0]/9

9



>> figure, imshow(Ifd), title('Imagen Diferencia')



Ejemplo 4:

>> If= imfilter(Ie, h);

>> figure, imshow(If), title('Imagen Filtrada ')

>> Ifd = imsubtract(Ie, If);



>> figure, imshow(Ift), title('Imagen Final')



Ejemplo 4:

>> Ifda= imadjust(Ifda);

>> figure, imshow(Ifda), title('Imagen Filtr. Eq ')

>> Ift = imadd(Ie, Ifda);



>> figure, imshow(Ifu), title('Imagen Filtrada ‘Unsharp')



Ejemplo 5 Filtro Predefinido:

>> h1 = fspecial(‘unsharp’)

>> Ifu = imfilter(Ie, h1);

10



>>figure,imshow(C2),title('Imagen Color Filtrada)


5. Filtrar una imagen. Color

Ejemplo 6 :

>> C=imread(‘peppers.png’)

>> imshow(C), title('ImagenColor‘)

>> h = ones(5,5)/25;

>> C2 = imfilter(C, h);



Procesamiento de Imágenes6. Operaciones Morfológicas:

• Erosión.

• Dilatación.

• Detección de bordes.




Dilatación:Adiciona („realza el valor de un pixel en

función de sus vecinos) pixels en los

extremos del objeto de una imagen.

Imagen de Entrada Imagen de Salida

17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9

24 24

23

6

12

18

1 1 1 Elementos Estructurados

11



>> A=[17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9]

>> SE = strel(‘square’,3);


Dilatación:



>> A=[17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9]

>> SE = strel(‘square’,3)


Dilatación:

>> Adil = imdilate(A, SE)



>> SE1 = strel(‘square’,15);

>> I=imread(‘pout.tif’);

>> Idil1 = imdilate(A, SE1);

>> Idil = imdilate(A, SE);


Dilatación Ejemplo 7:

12



>> subplot(1,3,1), subimage(I),title('Original')

>> subplot(1,3,2), subimage(Idil), title('Dil 3*3')

>> subplot(1,3,3), subimage(Idil1),title('Dil 15*15')


Dilatación Ejemplo 7:




Erosión:Quita („deprime el valor de un pixel en

función de sus vecinos) pixels en los

extremos del objeto de una imagen.

Imagen de Entrada Imagen de Salida

17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9

5 1

4

4

4

10

1 1 1 Elementos Estructurados



>> A=[17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9]

>> SE = strel(‘square’,3)


Erosión:

>> eroA = imerode(A, SE)

13



>> I=imread(‘pout.tif’);

>> Iero1 = imerode(A, SE1);

>> Iero = imerode(A, SE);


Erosión Ejemplo 7:

>> subplot(1,3,1), subimage(I),title('Original')

>> subplot(1,3,2), subimage(Iero), title('Erosión 3*3')

>> subplot(1,3,3), subimage(Iero1),title('Erosión 15*15')



>> Cir=imread(‘circbw.tif’);


Erosión - Dilatación Ejemplo 8:

>> imshow(Cir)

>> SE = strel('rectangle',[40 30]);

>> Cir1=imerode(Cir, SE);

>> imshow(Cir1)

>> Cir2=imdilate(Cir1, SE);

>> imshow(Cir2)




Skeletonizatión:

Reduce todo objeto en una imagen a líneas,

sin cambios esenciales en la estructura de

la imagen. Para este proceso denominado

esqueletización (“skeletonization”), se usa

la función bwmorph.

14



>> Cir=imread(‘circbw.tif’);


Skeletonizatión Ejemplo 8:

>> Cir1=bwmorph(Cir,'skel',Inf);

>> imshow(Cir1)

>> Cir2=bwperim(Cir);

>> imshow(Cir2)




Skeletonizatión Ejemplo 9:

>> BW = imread('circles.png');

>> imshow(BW);

>> BW3 = bwmorph(BW,'skel',Inf);

>> figure, imshow(BW3)

>> BW2 = bwmorph(BW,'remove');





Contar Objetos Ejemplo 10:

>> I = imread(‘rice.png');

>> imshow(I);

>> BW3 = bwmorph(BW,'skel',Inf);


>> BW2 = bwmorph(BW,'remove');


15





>> I = imread(‘rice.png');

>> imshow(I);





>> fondo = imopen(I,strel('disk',15));

>> figure, imshow(fondo)





>> figure, surf(double(fondo(1:8:end, 1:8:end))),zlim([0 255]);

>> set(gca,'ydir','reverse');

16





>> I2 = imsubtract(I,fondo);






>> I3 =imadjust(I2);






>> nivel= graythresh(I3)

>> bn= im2bw(I3,nivel);

>> figure, imshow(bn)

17





>> [labeled, num_objetos]=bwlabel(bn, 4)

num_objetos =

101





>> seudocolor=label2rgb(labeled,@spring,'c','shuffle');

>> imshow(seudocolor);



Preguntas

y Respuestas

18



F I N

matlab-03

Documents