Utp va_sl5 procesamiento de imagenes con mat_lab iii
1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(PS02)
Laboratorio: 5
Procesamiento
de Imágenes con MatLab III
Ing. José C. Benítez P.
2. Procesamiento Digital de Imágenes con MatLab III
Objetivo
Generar imágenes BMP de escala de grises.
Generar imágenes BMP de colores.
Transformada de Fourier de imágenes.
Detección de bordes en imágenes
Detección de patrones en imágenes
Operaciones espaciales en imágenes
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3. Objetivo
Generar imágenes en escala de grises y a colores
manualmente.
Hallar la transformada de Fourier de imágenes.
Identificar patrones y hallar dichos patrones en imágenes.
Aplicar las operaciones de traslación, rotación y
magnificación en imágenes.
Utilizar los tipos de interpolación; vecino cercano,
interpolación lineal y la interpolación bicúbica en estas
operaciones.
Usar otras relaciones entre pixels.
Presentar un documento word con el desarrollo y
adjuntar sus fuentes en su carpeta personal del Dropbox.
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4. Generar Imágenes de escalas de gris
1. Generar 03 imágenes diferentes de contenido manualmente:
• De dimensiones 200x200 de escala de grises.
• Cada una de:
a. de 8 bits. Nombre: gris1.bmp
b. de 16 bits. Nombre: gris2.bmp
c. de 32 bits. Nombre: gris3.bmp
Ejemplo. Tablero de ajedrez. (imagen generada manualmente).
2. Descargar de internet 02 imágenes de escala de grises de
dimensiones 320x240 pixels.
a. de 8 bits. Nombre: gris4.bmp
b. de 16 bits. Nombre: gris5.bmp
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5. Generar Imágenes de escalas de gris
3. Obtener 03 imágenes de internet diferentes de contenido:
• De dimensiones 320x240 de escala de grises.
• Cada una de:
a. De 8 bits. Nombre: color1.bmp
b. De 8 bits. Nombre: color2.bmp
c. De 8 bits. Nombre: color3.bmp
4. Descargar de internet 02 imágenes de escala de grises de
dimensiones 320x240 pixels.
a. De 8 bits. Nombre: color4.bmp
b. De 8 bits. Nombre: color5.bmp
Nota. Las imágenes deben ser de mapas de bits y de formato BMP.
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6. La transformada Discreta de Fourier
5. Hallar la Transformada Discreta de Fourier de las siguientes
imágenes de 200 x 200 pixels y de resolución 8 bits.
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7. Detección de bordes en imágenes
6. Hallar los bordes de las imágenes gris1.bmp y color1.bmp
utilizando:
a. La máscara dada en aula.
b. Otras máscaras de detección de bordes (investigar).
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8. Detección de patrones en imagenes
7. Hallar el siguiente patrón de 16x16 pixels en las
imágenes gris2.bmp y color2.bmp (previamente
convertido a escala de grises por el método mas
optimo):
a. La máscara dada en aula.
b. Otras máscaras de detección de bordes (investigar).
8. Identificar dos patrones en cada una de las imágenes
gris3.bmp y color3.bmp (previamente convertido a escala de
grises por el método mas optimo). Hallar cada uno de los
patrones en sus respectivas imágenes.
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9. Traslación y rotación de imágenes
9. Trasladar a (50,80) la imagen gris4.bmp y
10. Trasladar a (100,50) la imagen color4.bmp
11. Rotar +60o la imagen gris5.bmp con interpolación del vecino
mas cercano.
12. Rotar +60o la imagen gris5.bmp con interpolación del vecino
mas cercano.
13. Rotar +60o la imagen gris5.bmp con comandos de matlab.
14. Rotar -30o la imagen color4.bmp
15. Rotar +60o la imagen gris5.bmp con comandos de matlab.
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10. Otras relaciones
Dada la relación de conectivad:
V = {x/ x e [0,50] U [90,125] U [200,255]}
16. Con las imágenes gris1 y color4, graficar:
La 4-conectividad
La 8-conectividad
La m-conectividad
Los 4-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Los 8-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Los m-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Las componentes conexas entre pares de esquinas opuestas.
17. Con las imágenes gris2 y color5, graficar:
Los 4-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Los 8-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Los m-caminos definidos entre pares de esquinas opuestas.
Las componentes conexas entre pares de esquinas opuestas.
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11. Otras relaciones
18. Con las imágenes gris1 y color1, hallar:
• Hallar la distancia geométrica entre pares de esquinas
opuestas.
• Hallar la distancia Manhattan entre pares de esquinas
opuestas.
• Hallar la distancia Chessboard entre pares de esquinas
opuestas.
• Hallar la distancia Manhattan entre (1,1) y (50,50).
• Hallar la distancia Chessboard entre (5,10) y (100,70).
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12. Informe
Terminado el laboratorio en la semana siguiente se
debe presentar el informe de laboratorio completo
con todas las fuentes y el informe debe ser
colocado en su Carpeta personal del dropbox.
Presentar el informe de laboratorio con el
desarrollo de todos los ejercicios y preguntas de
esta clase.
El informe debe ser básicamente un documento
grafico en lo posible.
Lo mas importante de un informe de laboratorio sus
conclusiones, recomendaciones y observaciones.
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13. Presentación
Todas las fuentes y el Informe deben presentarse en su carpeta
personal del Dropbox, dentro de una carpeta que lleve las
iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de
laboratorio. Ejemplo:
PDI_PaternoM_L5
Si utiliza fuentes, deben ser colocadas en su carpeta personal del
Dropbox dentro de la carpeta anteriormente indicada; Las fuentes
deben conservar su nombre original y agregar al final _L5.
Las Tareas que no cumplan las indicaciones
no serán recepcionados por el profesor.
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14. Laboratorio 5.-
http://utppdiyva.blogspot.com
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