1. Procesamiento de Imágenes
y Visión Artificial
(WEE2)
Sesión: 3
MSc. Ing. José C. Benítez P.
Transformaciones básicas a nivel espacial I

2. Logros de aprendizaje
1. Utilizar los métodos de conversión de imágenes
digitales de colores a escala de grises.
2. Negativo de una imagen digital binaria, escala de
grises y de colores.
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Contenido
Transformaciones básicas a nivel espacial I:
• Métodos de conversión RGB a escala de grises.
• Negativo de una imagen digital.

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Conversiones C2G
¿Cómo convertir una imagen a escala de grises?
Para que una imagen sea vea en tonos de gris se requiere que
los tres componentes básicos del color (en el computador:
rojo, verde, azul – RGB por sus siglas en inglés) tengan más o
menos la misma intensidad, podemos decir que si queremos
convertir un pixel a su equivalente en escala de grises se debe
hacer esto:
• Sumar los valores de los componentes de color del
pixel, es decir sumar R + G + B
• Sacar el promedio de esa suma
• El valor hallado se debe asignar a R, G y B
Con estos tres pasos ya logramos que el pixel sea de color gris
ya que cada uno de sus componentes tiene el mismo valor.

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Hay muchas otras formas de convertir una
imagen de coloreas a escala de grises, incluso
alguien que haya trabajado previamente con
imágenes puede tener su propia versión de como
implementarlo de acuerdo a lo que necesite o al
tiempo que tenga.
Pero existe una manera ampliamente conocida y
aceptada en el gremio de las personas que
trabajan con imágenes y visión por computador
esa manera es la que aprenderemos a efectuar.
Conversiones C2G
¿Cómo convertir una imagen a escala de grises?

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Conversiones C2G
El ojo humano y su sensibilidad
El ojo humano es mucho más sensible a los colores verdes y
rojos que al azul, por lo que en cuanto a percepción de
iluminación nuestro ojo reconoce los patrones de iluminación
en color en las siguientes proporciones para cada componente:
• Rojo: 30%
• Verde: 59%
• Azul: 11%
Por lo que es más adecuado calcular el valor de cada
componente de color con base a esta proporción y de este
modo se obtiene el pixel de color gris con la iluminación
adecuada para que nuestro ojo lo perciba como un mejor
equivalente a su versión en color.

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Conversiones C2G
Conversión de imágenes RGB a grayscale
En PDI existen generalmente tres funciones diferentes para
convertir los colores a escala de grises: average, lightness,
luminosity y luminancia
Para cada píxel: average calcula el promedio de los tres colores;
lightness promedia los valores de color máximo y mínimo;
luminosity le da más peso al verde y muy poco al azul;
luminancia también le da más peso al verde pero en menor
intensidad que luminosity:
Average = (R + G + B) / 3
Lightness = ( max(R,G,B) + min(R,G,B) ) / 2
Luminosity = 0,21 × R + 0,72 × G + 0,07 × B
Luminancia = 0.3×R + 0.59×G + 0.11×B

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Conversiones C2G
Conversión de imágenes RGB a grayscale

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Conversiones C2G
Negativo de una imagen
Si una imagen es binaria, el negativo de la imagen es el
cambio de los pixeles 1 a 0.
Si una imagen es de escala de grises, el negativo es el
valor del pixel interpolado opuesto a la profundidad.
Ejemplo: Si el pixel tiene valor g, y su profundidad es 8
bpp su valor negativo será 255-g.
Si una imagen es a color, el negativo es el valor de cada
pixel de cada color interpolado opuesto a la profundidad
de los colores.
Ejemplo: Si el pixel tiene valor (r, g, b), y su profundidad
es 8 bpp su valor negativo para cada color será: (255-x,
255-y, 255-z)

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Preguntas
Al término de la experiencia de aprendizaje el alumno debe
ser capaz de responder las siguientes preguntas:
1. Describir los diferentes métodos de conversión RGB a
escala de grises. Indicar cuál es el mejor y justificar.
2. ¿Cuál es el algoritmo de MatLab para convertir una
imagen de color a escala de grises?
3. Describir la sensibilidad del ojo humano a los colores.
Identificar sensores.
4. Explicar los diferentes métodos de negativar los diferentes
tipos de imágenes digitales.
5. Listar cinco (05) aplicaciones de las conversiones C2G.
6. Listar cinco (05) aplicaciones del negativo de una imagen.

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Sesión 3. Transformaciones básicas a nivel espacial I
Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial
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