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
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