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--- ai:image_processing [2011/03/29 14:45]
alfred
+++ ai:image_processing [2020/05/09 09:25] (actual)
@@ Línea 23: / Línea 23: @@
 Las siguientes imágenes muestran una imágen original y los resultados después de haber aplicado un thresholding fijo. Comprobamos que según el thresholding aplicado nos puede quedar ruido en una zona u otra de la imágen: \\
 {{ ai:cv:hist1.png?900 |}}
@@ Línea 32: / Línea 34: @@
 ===== Filtros =====
-El filtrado de la imágen consiste en aplicar a una imágen inicial una serie de operaciones a una imágen inicial para obtener una imágen resultado más adecuada para nuestros propositos, por ejemplo podemos suavizar la imágen (reducir la variación entre píxeles colindantes), eliminar ruido, realzar y detectar bordes. \\ \\
+El filtrado de la imágen consiste en aplicar a una imágen inicial una serie de operaciones a una imágen inicial para obtener una imágen resultado más adecuada para nuestros propositos, por ejemplo podemos suavizar la imágen (reducir la variación entre píxeles colindantes), eliminar ruido, realzar y detectar bordes.
-En los operadores matriciales (los que tratan la imágen como una función) la **función de convolución** es la que se define la operación que se va a aplicar en un píxel según los píxeles vecinos. Por ejemplo nos encontramos con el píxel //ij//: \\ \\
-{{ ai:cv:convolucion.png?200 |}} \\
+==== Operadores matriciales ====
+En los operadores matriciales (los que tratan la imágen como una matriz) existe la **función de convolución** que es la que se define la operación que se va a aplicar en un píxel según los píxeles vecinos. Por ejemplo nos encontramos con el píxel //ij//: \\ \\
+{{ ai:cv:convolucion.png |}} \\
 Su función de convolución podría ser: \\ \\
-<m>{I''}_ij = I_1 + I_2 + I_3 + I_4 + I_5 + I_6 + I_7 + I_8</m>
+<m>I''_ij = I_1 + I_2 + I_3 + I_4 + I_5 + I_6 + I_7 + I_8</m> \\ \\
+Es decir, después de aplicar sobre Iij la función de convolución nos aparecería <nowiki>I''ij</nowiki>. \\
+  * La matriz no tiene por qué ser 3x3 como la de los ejemplos, puede ser de mayor tamaño.
+=== Filtro pasa bajos ===
+También llamado **filtro difuminador**, cuando hay un cambio de alta frecuencia lo atenua y, en general, reduce el ruido. Lo hace dando cierta importancia a los píxeles colindantes: \\
+<m>I''_ij = {1/10}I_1 + {1/10}I_2 + {1/10}I_3 + {1/10}I_4 + {1/10}I_5 + {1/10}I_6 + {1/10}I_7 + {1/10}I_8 + {2/10}I_ij</m>
+=== Filtro pasa altos ===
+También llamado **filtro agudizador** ya que atenúa los componentes de la imagen de baja frecuencia y acentúan los detalles. \\
+Lo hace, por ejemplo, restando a los píxels diagonales y sumando al actual.
+=== Filtro de mediana ===
+Escoge la mediana (el número central) del valor de los píxels colindantes.
+==== Operadores morfológicos ====
+Son los que modifican la forma (el contenido) de la imágen. \\
+En el siguiente ejemplo tenemos una imágen inicial a la cual aplicamos 4 operadores morfológicos definidos por nosotros (el 4º es un **operador de intersección** del 2º y del 3º). Estudiamos cual de ellos tenemos que aplicar para conseguir la imágen objetivo (en este caso el 4º): \\ \\
+{{ ai:cv:oper_morf0.png?400 |}}
+  * **Erosión**: Se denomina erosión cuando eliminamos ciertos píxels colindantes si existe el que estamos mirando.
+  * **Dilatación**: Al contrario que el anterior, si existe el que estamos mirando creamos píxels colindantes.
+  * **Expansión**: Si existe el que estamos mirando creamos todos los píxels colindantes.
+  * **Esqueletización**: Es aplicar erosión pero conservando vértices y conectividad. Existe un algoritmo para realizar esta tarea denominado Zhang & Suen.
+==== Filtros de contorno ====
+=== Filtro de degradado ===
+=== Filtro de Laplace ===
+=== Roberts ===
+=== Prewitt ===
+=== Sobel ===
+=== Canny ===
+===== Algoritmos =====
+==== Transformación de Hough ====
+===== Como... =====

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