8/17/2019 PAPER Matlab

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Universidad ECCI – procesamiento de imágenes digitales

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TRABAJO PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES APLICACIÓN DE FILTROS

Leidy Vianey León Araquee-mail leidyvianey!"otmail#es

 Andr$s Leonardo %on&ále&e-mail algon&ale&'(!misena.edu.co

)atalia *odr+gue&e-mail natisrm(,!"otmail.com

Edison Lópe&e-mail edison(/0!"otmail.com

RESUMEN:

Matlab es un software aplicativo que permite su

utilización en diferentes áreas del conocimiento,además permite la posibilidad de utilizar filtrosespecializados que facilitan el trabajo y den unresultado más real y preciso en diferentesaspectos, en este caso en imágenes. El presentetrabajo pretende dar a conocer algunas de lasfunciones básicas manejadas en una rutina de M-file arc!ivos", all# vamos a convertir imágenesdigitales a niveles de gris, estas seráncontaminadas con niveles de ruido de sal y 

 pimienta las cuales serán tratadas con filtros demediana y promediado. $osteriormente!allaremos, unas medidas estad#sticas tales comola media, varianza y desviación estándar y surespectivo !istograma. %otando el efecto que se

 produce en nuestra respectiva imagen digital.

ABSTRAC

Matlab is a software application t!at allows its usein different areas of &nowledge , it also allows t!e

 possibility of using specialized filters t!at ma&ewor& easier and give a more realistic and accurateresults in different ways, in t!is case images. '!is

 paper see&s to !ig!lig!t some of t!e basic functions !andled in a routine M -file files" , t!ere

will convert digital images to gray levels , t!ese arecontaminated wit! noise levels of salt and pepper w!ic! will be treated wit! median and averaging filters . (ater we find, some statistical measuressuc! as mean, variance and standard deviationand its respective !istogram. %oting t!e effect t!at occurs in our respective digital image.

PALABRAS CLAVE:

1iltros# ruido# comando# varia2le# "istograma#media# imagen digital.

INTRODUCCIÓN

El 3iltrado de imágenes se utili&a con el 3in deo2tener una representación grá3ica que sea capa&de entregar datos que puedan 3acilitar el análisisde un dato en espec+3ico# para el área de la saludlas imágenes son de gran aporte ya que por mediode estas se pueden diagnosticar y tratar unsinn4mero de patolog+as.

 Al reali&ar la adquisición de imágenes para eldiagnóstico o tratamiento# se encuentran 5unto conellas in3ormación no deseada que contamina lasmismas# esto es conocido como ruido6 de loscuales e7isten varias clases entre ellosencontramos# el ruido gaussiano este producepeque8as variaciones en la imagen y su 3uentesuelen ser componentes el$ctricos de2ido a suradiación.*uido 9sal y pimienta: los pi7eles toman valoresque no están relacionados siendo estos el má7imo;sal< y el minino ;pimienta

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MARCO TEORICO

>atla2 tiene especial importancia los 3ic"eros–>de e7tensión .m. ya que este contiene con5untos decomandos a e5ecutar o de3inición de 3unciones y see5ecutan al teclear su nom2re en la l+nea. Un3ic"ero .m puede llamar a otros 3ic"eros .m y3ic"eros de comandos pueden ser llamados desde3ic"eros de 3unciones. =or de3ecto# >atla2considera las varia2les locales# como 3ic"eros dete7to sin 3ormato ya que pueden crearse a partir deun editor de te7tos.

FILTROS DIGITALES

Lo que se quiere lograr con cada uno de los 3iltroses

?uavi&ar la imagen reducir las variaciones

de intensidad entre p+7eles vecinos. Eliminar ruido modi3icar aquellos p+7eles

cuyo nivel de intensidad es muy di3erenteal de sus vecinos.

*eal&ar la imagen aumentar las

variaciones de intensidad# all+ donde seproducen.

@etectar 2ordes detectar aquellos p+7eles

donde se produce un cam2io 2rusco en la3unción intensidad. ;tema'-(# s.3.<

Filtro gauia!o El valor de cada punto es elresultado de promediar con distintos pesos losvalores vecinos a am2os lados de dic"o punto.Este tipo del 3iltro tam2i$n tiene el pro2lema deldi3uminado de los 2ordes# pero no es tan acusadocomo el caso de la media simple. Este tipo de 3iltroreduce especialmente el ruido tipo gaussiano.*uido gaussiano produce peque8as variacionesen la imagen. iene su origen en di3erencias deganancias del sensor# ruido en la digitali&ación# etc.

Ilustración 1 filtros gaussiano

Rui"o i#$ulio!al o "% al & $i#i%!ta: El ruidoconocido como ruido sal y pimienta los p+7eles dela imagen son muy di3erentes en color o intensidada los p+7eles circundantes. El "ec"o que de3ineeste tipo de ruido es que el pi7el ruidoso encuestión no tiene relación alguna con los p+7elescircundantes. %eneralmente# este tipo de ruido#a3ectará a una peque8a cantidad de p+7eles de laimagen. Al ver la imagen# encontraremos puntos2lancos so2re puntos negros o puntos negrosso2re puntos 2lancos# de a"+ el t$rmino sal ypimienta.

 Ilustración 2 filtro sal y pimienta;pepgon&ale&.2logspot.# s.3.<

VARIAN'A ( DESVIACION ESTANDAR)

La desviación estándar y la varian&a son

medidas de cuánto var+an los elementos

de un con5unto de datos unos con respectoa otros.

 @os con5untos de datos pueden tener el

mismo valor promedio ;media

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=ara de3inir la desviación media y la

varian&a "acemos uso de la media;>acias# s.3.<

DESARROLLO

CONCLUSIONES

Bi*liogra+,aGonzalez, Y. (s.f.). http://dmi.uib.es/ . Obtenido

de

http://dmi.uib.es/~ygonzalez/!/"ate#ial$del$%u#so/&eo#ia/&ema'$ilt#ado.pdf 

"aias, . *. (s.f.). herramientas

computacionales. Obtenido de

http://+++.utm.m/~-e#o0/%"/.3nalisis4datos.pdf 

 pepgonzalez.blogspot. (s.f.). Obtenido de

http://pepgonzalez.blogspot.om.o/tema41. (s.f.).

alojamientos.us.es/gtocoma/pid/tema3-

1.pdf . Obtenido dehttp://alo5amientos.us.es/gtooma/pid/te

ma41.pdf