PREGUNTA 1:

Aca en esta pregunta nuevamente leemos la imagen a procesar para aplicar el comando imfinfo

nos piden comentar solo vamos al comand window y se logra apreciar todas las características

de esta imagen algunas importantes que servirán para el procesamiento .

%pregunta 1

A= imread('casaimagen.jpg')% con este comando leemos la imagen

convirtiendola a matriz

imshow('casaimagen.jpg')% con este comando mostramos la imagen a

procesar

imfinfo('casaimagen.jpg') % con este comando se muestra todas las

propiedades de la imagen

Aca se muestra las propiedades de la imagen

PREGUNTA 2:

Una matriz de datos se entiende por poner ceros y unos a la matriz que se obtiene con el comando imread .

%pregunta 2A= imread('casaimagen.jpg')% con este comando leemos la imagen convirtiendola a matrizimshow('casaimagen.jpg')% con este comando mostramos la imagen a procesar%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Colocando datos en las matrices GR1 = rgb2gray(A);%Con este comando convertiremos la imagen a escala de grises para poder realizar la binarizacion figure, imshow(GR1)%Binarizacion umbral = 175; %definimos un umbral = 175 ya es dato[m,n] = size(GR1);GR1B = zeros(size(GR1)); %le asignamos valor temporal de zeros a GRB1for i=1:m % con estos dos for barremos todos los pixles de las matrices para ponerlos a ceros y unos for j=1:nif GR1(i,j) >= umbralGR1B(i,j) = 1;elseGR1B(i,j) = 0;endendendfigure, imshow(GR1B)

Se obtiene la imagen con ceros y unos

PREGUNTA 3:

Para convertir a monocromático o escala de grises utilizamos el comando rgb2gray

I=imread('casaimagen.jpg') % lee una imagen

A= rgb2gray(I) %convirtiendo a escala de grises

figure, imshow(A) %poniendo figure , y luego imshow(A)

mostramos la imagen que se obtiene

Imagen a escala de grises o monocromática

PREGUNTA 4:

El histograma del grafico solo se grafica con la funcion imhist

I=imread('casaimagen.jpg') % lee una imagen

A= rgb2gray(I) %

imhist(A) % muestra el histograma

Histograma de la imagen

PREGUNTA 5:Se mejorara el contraste por el método del ecualizado del histograma con el comando histeq

I=imread('casaimagen.jpg') % lee una imagen indexada o con

intensidad

A = rgb2gray(I)

J=histeq(A); % ecualiza el histograma

imshow(A)

figure, imshow(J) %se muestra la imagen ecualizada con mas

contraste la imagen

figure, imhist(J) %muestra el histograma J de la imagen ecualizada

figure, imhist(A) % muestra el histograma A de la imegen a escala de

grises

Obtenemos la imagen con mas contraste con el ecualizado de histograma

PREGUNTA 6:

No este grafico obtenido tiene realzado mas los colores negro y blanco la imagen de escala de grises es mas clara.

PREGUNTA 2 SEGUNDA PARTE DEL EXAMEN :

En este cuadro la imagen 1 tiene casi la misma resolución que la imagen 4

Imagen muestra una alta resolución espacial esta imagen los pixeles individuales no puede ser vista

En esta imagen se ve una baja resolución los pixeles pueden ser vistos fácilmente por un ojo humano a esto se le denomina pixelizacion

PREGUNTA 3 TERCERA PARTE DEL EXAMEN :

Usando la misma imagen de la pregunta uno, realice la siguiente interpolación interpolación .

La interpolación es el proceso en el cual se estiman los valores de una imagen en

una sección específica, por ejemplo, cuando se amplía una imagen, en la nueva

imagen existen más píxeles que en la imagen original.

Dentro de Matlab los comandos imresize e imrotate utilizan interpolación

bidimensional como paso intermedio en sus procesos e implementa los siguientes

métodos de interpolación: interpolación por el vecino más próximo, interpolación

bilineal e interpolación bicúbica.

A= imread('casaimagen.jpg')% con este comando leemos la imagen

convirtiendola a matriz

A = imresize(A, [65 193]);

figure, imshow(A)

El resultado es este de interpolar de 65 a 193 segun el dato