OperacionesDe Pixel

Sonaquellas operaciones sobre imágenes en donde solo es tomado en cuenta el valordel pixel en cuestión de la imagen.

 f[I(x,y) ]→I^' (x,y)

Sila función es independiente de la posición se llama homogénea. Como por ejemploveremos algunas de las operaciones pixel citadas a continuación:

Cambios decontraste

Aplicación decurvas de iluminación.

Inversión ocomplemento de una imagen.

La segmentaciónpor umbral.

Corrección gamade una imagen.

Transformaciónde color de una imagen.

1.- Cambio de Valor de la intensidad.

Contraste ehiluminación.

Contrastees la relación existente entre los diferentes valores de intensidad presentes.La iluminación se relaciona se relaciona con la forma en que los valores deintensidad están distribuidos

Eloperador genérico F( … ) que se utiliza para modificar el contraste o lailuminación en una imagen puede ser definido como:

I^' (x,y)=f(x,y)=c.I(x,y)+b

Donde c es la variable de cambio para el contraste y b parael brillo.

for i inrange(0,mat.rows-1):

    for j in range(0, mat.cols-1):

        r = mat[i,j] * c + b

Delimitación deresultados por operaciones pixel.

Estetipo de operaciones pueden generar valores de pixel excedentes al valor límitedefinido en la imagen. Por ejemplo si usamos enteros de 8 bits (byte) seriacualquier valor mayor a 255 por lo que hay que delimitar los resultados a estemáximo, al igual con los valores menores de 0 como se muestra:

if (r >0):

            if (r<256):

                mat[i,j] = int(r)

            else:

                mat[i,j] = 255

        else:

            mat[i,j] = 0

Complemento de unaimagen.

Esla inversión de la imagen, se realiza al restar el valor de la posición almáximo valor posible del dominio para cada pixel.

f(p)=Pmax-p

Segmentación porumbral.

Esuna operación en la que los pixeles son divididos en 2 clases, dependiendo deun umbral (“threshold”) predefinido Pth:

Pth = p0 si P<Pth o p1 si p>=Pth

Esto se utiliza para la adecuar binariamente una imagen p0=0y6 p1=1.

2.- Histograma y Operaciones Pixel

Enalgunos casos los efectos de las operaciones pixel pueden ser fácilmentedetectables a través del histograma. Por ejemplo, un aumento de luz desplaza elhistograma completo a la derecha.

Puederesultar de alguna operación 2 valores de intensidad distintas resulten en unvalor igual, con eso decimos que la imagen se encuentra vinculado a una pérdidade dinámica y en la información de la imagen.

Adaptación automática del contraste.

Elobjetivo de esta adaptación de contraste es que los pixeles de una imagen seancombinados de tal manera que el intervalo completo de valores de la intensidadsea cubierto.

Paraesto tomamos el valor más oscuro y lo consideramos el valor más pequeño, aligual con el más alto y realizamos interpolación con todos los demás valores.

Fac=(p-Plow).(Pmax-Pmin)/(Phigh-Plow)

Ecualización lineal del Histograma.

Equilibrarel histograma significa cambiar mediante operaciones pixel la imagen de talforma que muestre un histograma en la mejor medida distribuido a lo largo detodos los niveles de entendida.

Paraesta operación se requiere utilizar el histograma acumulativo, con la intenciónde volver a este similar a una ecuación linear.

mk= 1/Size . ∑_(j=1)^k n(j)

Matlab:

I = imread('imagen1.bmp');

nk1 = imhist(I);

rk1 = nk1./numel(I);

suma = cumsum(rk1);

rk2 = suma.*256;

bar(rk2, nk1, 1);

Adaptación del histograma porespecificación.

Estatécnica hace posible transformar una imagen de tal forma que su histograma separezca a una distribución o histograma especifico.

Probabilidades e histogramas de frecuencia.

Lasuma de todos los valores de un histograma h(i) para una imagen I de tamaño M,N es igual a la multiplicación de MN.

Elcorrespondiente histograma normalizado queda definido como

N(i)=h(i)/sum(h)   para 0≤i<k

Elcual puede ser interpretado como su distribución de posibilidad.

Lacontraparte del Histograma Acumulativo H(i) es la función de DistribuciónDiscreta:

hN(i)=∑ h(i)/sum(h) = ∑ hN(i)   para 0≤i<k

Através de esta formulación estática es posible modelar a la imagen como unproceso aleatorio.

3.- CorrecciónGamma

Lacorrección gamma es una operación de pixel que permite compensar las diferentescaracterísticas mediante la utilización de un espacio general de intensidades.

Función Gamma

b=fr(a)=a^r

Donder es mayor que 0, el parámetro r es llamado factor gamma.