Procesamiento de Imágenes en Escala de Grises Omar X. Avelar

PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES (ESI05AA) Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO) Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática (DESI)

INTRODUCCION Los filtros lineales juegan un papel central en el procesamiento digital de las imágenes y se utilizan para tareas como mejora del contraste, reducción de ruido, afilado de los bordes, etc. La función fspecial de Octave / Matlab crea, como su nombre lo indica, algunos filtros especiales en 2D. Se pueden lograr diversos efectos en las imágenes utilizando estos filtros. En esta tarea se revisarán algunos de estos filtros y sus efectos.

DESARROLLO • Escoge tres de los filtros especiales que se pueden generar con la función fspecial de Octave / Matlab. • Para cada uno de estos tres filtros seleccionados: o Explica cuál es su utilidad dentro del procesamiento de imágenes. o Identifica el algoritmo que se utiliza para generarlo. o Grafica su comportamiento en frecuencia (magnitud). o Aplícalo a al menos dos imágenes (en escala de grises).

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ITESO

Procesamiento de Imágenes

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO), Periférico Sur Manuel Gómez Morín 8585, Tlaquepaque, Jalisco, México, C.P. 45090. Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática (DESI).

Por: Omar X. Avelar

CODIGO % Digital image processing

# Filters Spectrum

%

filter_1 = fft2(fspecial('prewitt'),128,128);filter_1 = fftshift(filter_1);

% by Omar X. Avelar

filter_1 = uint8(abs(filter_1));

% March 4th, 2009

figure; mesh(filter_1); title("Prewitt"); print -dpng "Post/Prewitt.png";

clear all; pic1 = imread("Heart_at_Stake_by_OmART_Grayscale.bmp"); pic2 = imread("Ride_The_Comet_by_OmART_Grayscale.bmp");

filter_2 = fft2(fspecial('laplacian'),128,128);filter_2 = fftshift(filter_2); filter_2 = uint8(abs(filter_2)); mesh(filter_2); title("Laplacian");

# Image #1 Processing

print -dpng "Post/Laplacian.png";

img_out_1 = conv2(pic1,fspecial('prewitt'),'same'); img_out_2 = conv2(pic1,fspecial('laplacian'),'same'); img_out_3 = conv2(pic1,fspecial('unsharp'),'same');

filter_3 = fft2(fspecial('unsharp'),128,128);filter_3 = fftshift(filter_3); filter_3 = uint8(abs(filter_3));

subplot(2,2,1), imshow(pic1), title("Original") subplot(2,2,2), imshow(img_out_1), title("Prewitt")

mesh(filter_3); title("Unsharp"); print -dpng "Post/Unsharp.png";

subplot(2,2,3), imshow(img_out_2), title("Laplacian") subplot(2,2,4), imshow(img_out_3), title("Unsharp")

filter_4 = fft2(fspecial('sobel'),128,128);filter_4 = fftshift(filter_4); filter_4 = uint8(abs(filter_4));

print -dpng "Post/Image_1_Processed.png";

mesh(filter_4); title("Sobel"); print -dpng "Post/Sobel.png";

# Image #2 Processing img_out_1 = conv2(pic2,fspecial('log'),'same'); img_out_2 = conv2(pic2,fspecial('sobel'),'same');

filter_5 = fft2(fspecial('average'),128,128);filter_5 = fftshift(filter_5);

img_out_3 = conv2(pic2,fspecial('average'),'same');

filter_5 = uint8(abs(filter_5)); mesh(filter_5); title("Average");

subplot(2,2,1), imshow(pic2), title("Original")

print -dpng "Post/Average.png";

subplot(2,2,2), imshow(img_out_1), title("Log") subplot(2,2,3), imshow(img_out_2), title("Sobel") subplot(2,2,4), imshow(img_out_3), title("Average")

print -dpng "Post/Image_2_Processed.png";

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Las imagenes pasadas por los filtros fueron dos bitmaps monocromaticas con un Bit depth de 8.

Fig. 1: Imagen #1.

Fig. 2: Imagen #2.

En la siguiente pagina podremos observar los resultados de correr el programa.

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Fig. 3: Imagen #1 después del procesamiento.

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Fig. 4: Imagen #2 después del procesamiento.

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Y a continuacion se puede ver la magnitud de la respuesta en frecuencia de los filtros utilizados.

Este es un estilo de pasa-altas, por lo que remueve los cambios lentos en el color, dejando marcado los contornos. Cabe resaltar que como magnitud este filtro es igual al unsharp, pero tecnicamente la matriz es negativa por lo que nos invierte los colores.

Este filtro deja los cambios bruscos fuera por lo que la imagen final puede ser apreciada como lenta y borrosa.

Este filtro es bastante peculiar porque tiene dos frecuencias alsadas y en los extremos de las frecuencias altas y aparte como se observo en las figuras ya procesadas, nuestra imagen era invertida y mostraba los cambios bruscos.

De igual manera que el laplace, este filtro resalta los cambios bruscos (contornos usualmente) pero no invierte el color.

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El filtro sobel es muy parecido al Prewitt, pero no presenta alsas en frecuencias altas y al observar la imagen también es inversor, al comparar este filtro con el Prewitt podemos ver que hay diferencias en los contornos.

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