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» Profesorado María José Jiménez
Página web: http://personal.us.es/majiro
Email: [email protected]
Departamento: Matemática Aplicada I (http://ma1.eii.us.es)
Lugar: despacho B2.46
Tutorías: Martes de 16:30 a 19:30
Miércoles de 10:00 a 13:00.
¡Concertar cita previa por e-mail!
Cristina Suárez Mejías
» Actividad formativa Clases prácticas de laboratorio Objetivo: Aportar unos conocimientos básicos para la utilización de las herramientas Matlab, ImageJ, Slicer 3D para procesar imágenes Material relativo a Matlab e ImageJ en http://personal.us.es/majiro/imb.htm
» Planificación temporal
26/09 Subgrupo 1 clase1:"Introducción a MATLAB",B1.35
03/10 Subgrupo 2 clase1:"Introducción a MATLAB", B2.30
10/10 Subgrupo 1 clase2:"MATLAB para Imágenes" B1.35
17/10 Subgrupo 2 clase2:"MATLAB para Imágenes", B2.30
24/10 Subgrupo 1 clase3:"Introducción ImageJ" B1.35
31/10 Subgrupo 2 clase3:"Introducción ImageJ" B2.30
07/11 Subgrupo 1 clase4:"Introducción ImageJ" B1.35
14/11 Subgrupo 2 clase4:"Introducción ImageJ" B2.30
21/11 Subgrupo 1 clase5:"Slicer3D para Imágenes Biomédicas" B1.35
28/11 Subgrupo 2 clase5:"Slicer3D para Imágenes Biomédicas" B2.30
Hoja de ruta completa
» Programas informáticos
Matlab: http://www.us.es/campus/servicios/sic/servusus/equipinfor/acuerdos.html#matlab ImageJ: http://rsbweb.nih.gov/ij/ Slicer 3D: http://www.slicer.org/
Práctica 1: Introducción a Matlab
» MATLAB
MATLAB (MATrix LABoratory) es un sistema de computacion interactivo que combina calculo numérico, gráficas, visualización y un lenguaje de programación de alto nivel. MATLAB puede realizar operaciones aritméticas reales y complejas con matrices y escalares, resolver sistemas de ecuaciones no lineales, integrar funciones y sistemas de ecuaciones diferenciales y algebraicas, etc.
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
» MATLAB
Introducción al procesamiento de imágenes:
» Introducción » Tipos de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Conversiones
Introducción al procesamiento de imágenes:
» Introducción » Tipos de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Conversiones
Introducción al
procesamiento de imágenes
» Imagen analógica: Datos x, y y f(x,y) son continuos.
» Muestrear: Digitalizar las coordenadas, (x,y).
» Cuantificación: Digitalizar la intensidad, f(x,y).
Introducción al
procesamiento de imágenes
» El resultado de muestrear y cuantificar es una matriz (imagen digital) de números reales.
» El tamaño de la imagen es el número de filas por el número de columnas, M x N.
Introducción al
procesamiento de imágenes
» La indexación habitual es:
» Mientras que Matlab indexa de la forma siguiente:
Introducción al procesamiento de imágenes:
» Introducción » Tipos de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Conversiones
Tipos de imágenes
Existen tres tipos principales de imágenes:
» La imagen binaria:
» Imagen de intensidad:
» La imagen en color:
Tipos de imágenes
Existen tres tipos principales de imágenes:
» La imagen binaria: cada pixel tiene asignado un valor lógico de 0 ó 1.
» Imagen de intensidad:
» La imagen en color:
Tipos de imágenes Existen tres tipos principales de imágenes: » La imagen binaria: » Imagen de intensidad (escala de grises): es una
matriz de datos. + Valores uint8 (enteros almacenados en 8 bits) .
256 valores en el rango [0, 255] + Valores uint16 (enteros de 16 bits),
valores en el rango [0, 65535] + Valores double (números en punto flotante
almacenados en 32 bits). Rango de [0, 1]. » La imagen en color:
Tipos de imágenes
Existen tres tipos principales de imágenes:
» La imagen binaria:
» Imagen de intensidad:
» La imagen en color: Tiene tres canales, es decir, a cada pixel le corresponden tres valores de intensidad (RGB).
Introducción al procesamiento de imágenes:
» Introducción » Tipos de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Conversiones
Lectura, visualización y escritura de imágenes La sintaxis de lectura es: El tipo de dato habitual para una imagen es uint8 (un entero representado en 8 bits). Esto nos da 256 valores que se distribuyen en el rango de [0,255] para cada pixel.
Lectura, visualización y escritura de imágenes
Ejemplo:
Lectura, visualización y escritura de imágenes
» Para la visualización podemos usar imshow, que tiene varias opciones
Ejercicio:
Investigar las opciones del comando ‘imshow’
Lectura, visualización y escritura de imágenes
Lectura, visualización y escritura de imágenes
» Podemos guardarla en el directorio de trabajo usando imwrite
Lectura, visualización y escritura de imágenes
» Ejercicio:
1. Buscar la imagen de Lenna a color en Internet y guardarla.
2. Leer la imagen y asignarle la variable a.
3. Convertir la imagen a a gris: b=rgb2gray(a)
4. Guardar la nueva imagen con el nombre 'lena_gray.tif'
Lectura, visualización y escritura de imágenes
Lectura, visualización y escritura de imágenes Ejercicio: 1. Extraer una porción de la imagen de Lena en gris
correspondiente a un ojo : c=b(x1:x2,y1:y2); y guardarla con el nombre ‘lena_eye.tif’ usando imwrite (usar brush/select data en la ventana de visualización de la imagen para determinar los límites de la ventana).
2. Mostrar la imagen de Lena y el recorte realizado en pantalla usando los comandos imshow y figure.
3. Extraer información de la imagen guardada usando el comando imfinfo
Lectura, visualización y escritura de imágenes
Lectura, visualización y escritura de imágenes
Se pueden obtener las matrices correspondientes a cada canal R, G, B de una imagen a color:
Introducción al procesamiento de imágenes:
» Introducción » Tipos de imágenes » Lectura, visualización y escritura de imágenes » Conversiones
Conversiones
» im2uint8: de cualquier tipo a uint8,
» im2double: de cualquier tipo a double,
» im2bw: de cualquier tipo a logical,
» rgb2gray: RGB color a gray.
Conversiones
Ejemplo:
» Usando la imagen recortada del ejercicio anterior, comprobar, examinando la matriz de intensidad de la imagen, como se transforma la misma si le aplicamos las distintas conversiones.
» Mostrar todos los resultados a la vez en pantalla.
» Recursos usados para la elaboración de estas diapositivas:
http://orion.ciencias.uniovi.es/~riera/modelado/practicas/pract_01.pdf
http://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_web/laborat03_intro_imagen/laborat03.html