Utp pdi_2014-2_sap3 operaciones, transformaciones y conversiones

Procesamiento de Imágenes

y Visión Artificial

(WEE2)

Sesión: 3

Ing. José C. Benítez P.

Operaciones, transformaciones y conversiones

Logros de aprendizaje

1. Conocer las operaciones lógicas y aritméticas aplicadas a

los diferentes tipos de imágenes digitales.

2. Procesar espacialmente las imágenes digitales.

3. Conocer los métodos de conversión de las imágenes

digitales RGB a escala de grises.

2

3

Contenido

Operaciones, transformaciones y conversiones:

• Operaciones con imágenes.

• Procesamiento espacial de imágenes.

• Métodos de conversión RGB a escala de grises.

Operaciones con imágenes

� Operaciones lógicas y aritméticas.

o Operaciones lógicas.

o Suma.

o Resta.

� Operaciones geométricas.

o Traslaciones.

o Magnificaciones.

o Rotaciones.

o Interpolaciones

� Procesamiento espacial.

o Convolución.

o Correlación.

o Convolución y correlación.

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Operaciones lógicas

AND

6

Operaciones lógicas

OR

7

Operaciones lógicas

NOT

8

Operaciones aritméticas

SUMA

9

Operaciones aritméticas

RESTA

10

Operaciones aritméticas

OVERFLOW

11

Operaciones Geométricas

TRASLACIONES

12

Operaciones Geométricas

MAGNIFICACIONES

13

Operaciones Geométricas

ROTACIONES

14

Operaciones Geométricas

INTERPOLACIONES

15

Operaciones Geométricas

INTERPOLACIONES

16

Operaciones Geométricas

INTERPOLACIONES

17

Operaciones Geométricas

INTERPOLACIONES

18

Operaciones Geométricas

INTERPOLACIONES. Formas:

• Vecino más próximo

• Bilineal

• Bicúbica

19

Operaciones Geométricas

INTERPOLACION: Vecino mas próximo

20

Operaciones Geométricas

INTERPOLACION. Bilineal

21

Operaciones Geométricas

INTERPOLACION: Bicúbica

22

Procesamiento espacial

Definición

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¿Cómo convertir una imagen a escala de grises?

Para que una imagen sea vea en tonos de gris se

requiere que los tres componentes básicos del color (en

el computador: rojo, verde, azul – RGB por sus siglas en

inglés) tengan más o menos la misma intensidad,

podemos decir que si queremos convertir un pixel a su

equivalente en escala de grises bastaría con hacer algo

como esto:

• Sumar los valores de los componentes de color del

pixel, es decir sumar R + G + B

• Sacar el promedio de esa suma

• El valor hallado se debe asignar a R, G y B

Con estos tres pasos ya logramos que el pixel sea de

color gris ya que cada uno de sus componentes tiene el

mismo valor.

24

¿Cómo convertir una imagen a escala de grises?

Hay muchas otras formas de hacerlo, incluso alguien que

haya trabajado previamente con imágenes puede tener

su propia versión de como implementarlo de acuerdo a lo

que necesite o al tiempo que tenga.

Pero existe una manera ampliamente conocida y

aceptada en el gremio de las personas que trabajan con

imágenes y visión por computador esa manera es la que

aprenderemos a efectuar.

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El ojo humano y su sensibilidad

Bien, resulta que el ojo humano es mucho más sensible a los

colores verdes y rojos que al azul, por lo que en cuanto a

precepción de iluminación se trata nuestro ojo reconoce los

patrones de iluminación en color en las siguientes

proporciones para cada componente:

• Rojo: 30%

• Verde: 59%

• Azul: 11%

Así que lo más adecuado es calcular el valor de cada

componente de color con base a esta proporción y de este

modo se obtiene el pixel de color gris con la iluminación

adecuada para que nuestro ojo lo perciba como un mejor

equivalente a su versión en color.

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Conversión de imágenes RGB a grayscale

En PDI existen generalmente cuatro funciones diferentes

para convertir los colores a escala de grises: "lightness",

"luminosity" y "average".

Para cada píxel: "lightness" promedia los valores de color

máximo y mínimo; "luminosity" le da más peso al verde y

muy poco al azul; "average" calcula el promedio de los tres

colores:

Average = (R + G + B) / 3

Lightness = ( max(R,G,B) + min(R,G,B) ) / 2

Luminosity = 0,21 × R + 0,72 × G + 0,07 × B

Luminancia = R × 0.3 + G × 0.59 + B × 0.11

27

Conversión de imágenes RGB a grayscale

28

Negativo de una imagen

� Si una imagen es binaria, el negativo de la imagen es el

cambio de los pixeles 1 a 0.

� Si una imagen es de escala de grises, el negativo es el

valor del pixel interpolado opuesto a la profundidad.

Ejemplo: Si el pixel tiene valor g, y su profundidad es 8

bpp su valor negativo será 255-g.

� Si una imagen es a color, el negativo es el valor de cada

pixel de cada color interpolado opuesto a la profundidad

de los colores.

Ejemplo: Si el pixel tiene valor (r, g, b), y su profundidad

es 8 bpp su valor negativo para cada color será: (255-x,

255-y, 255-z)

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Agradecimiento

Procesamiento de Imágenes

y Visión Artificial

Blog del curso:

http://utppdiyva.blogspot.com