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ai:image_processing
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ai:image_processing [2011/03/29 16:24] alfred |
ai:image_processing [2020/05/09 09:25] (actual) |
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| Línea 35: | Línea 35: | ||
| ===== Filtros ===== | ===== 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. | ||
| + | |||
| Línea 51: | Línea 52: | ||
| <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> | <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 === | === Filtro pasa altos === | ||
| - | También llamado **filtro agudizador** ya que atenúa los componentes de la imagen de baja frecuencia y acentúan los detalles. | + | 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 === | === Filtro de mediana === | ||
| Escoge la mediana (el número central) del valor de los píxels colindantes. | Escoge la mediana (el número central) del valor de los píxels colindantes. | ||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| Línea 60: | Línea 65: | ||
| Son los que modifican la forma (el contenido) de la imágen. \\ | 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): \\ \\ | 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 |}} \\ \\ | + | {{ 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 ==== | ==== Filtros de contorno ==== | ||
| + | === Filtro de degradado === | ||
| === Filtro de Laplace === | === Filtro de Laplace === | ||
| === Roberts === | === Roberts === | ||
| - | |||
| === Prewitt === | === Prewitt === | ||
| === Sobel === | === Sobel === | ||
| + | === Canny === | ||
| ===== Algoritmos ===== | ===== Algoritmos ===== | ||
ai/image_processing.1301415879.txt.gz · Última modificación: 2020/05/09 09:24 (editor externo)
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