1. Representación y fundamentos de la imagen

2. El Espectro Electromagnético Ultravioleta Infrarrojo Violeta Azul Verde Amarillo Naranja Rojo Frecuencia (Hz) Longitud de onda (metros) Energía de un fotón (Electrón-voltios)

3. Términos del Espectro Electromagnético donde:  (m)= Longitud de onda v (Hz, 1/s)=Frecuencia E (eV)=Energía Rojo Naranja Amarillo Verde Azul Violeta

4. Estructura de un sensor CCD Energía Material semiconductor Filtro Capacitor metal-oxido Semiconductor (MOS) Fuente alimentación Cubierta Salida de voltaje

5. El proceso de adquisición de la imagen http://www.imageprocessingplace.com/ Iluminación (fuente de energía) Objeto (refleja o transmite la energía) Capta la energía y la proyecta Plano focal (sensor) Imagen digitalizada

6. Intensidad de imágenes monocromáticas Función imagen: Condición Iluminación(lm/m 2 ) Día claro 90.000 Día nuboso 10.000 Noche clara 0.1 Oficina comercial 1000 Material Reflexión Terciopelo negro 0.01 Acero Inoxidable 0.65 Pared blanca 0.80 Nieve 0.93

7. Representación de imágenes digitales No. Bits totales= M x N x (No. bits 1 pixel)

9. Niveles de gris 114 117 111 77 112 114 113 88 112 113 111 114 109 80 106 106 105 82 70 88 111 113 112 90 101 99 98 79 88 90 117 115 117 105 98 99 97 83 95 86 119 111 114 115 94 97 98 86 69 78 116 100 101 116 86 97 98 87 71 65 115 91 90 115 81 98 100 90 83 56 115 86 84 116 79 100 104 95 99 84 112 82 96 98 123 71 117 80 114 102 125 110 83 104 98 85 102 93 77 94

10. Niveles de gris (II) >>colormap(gray); mesh(aa); figure(gcf)

11. Color (RGB) (:,:,1) = Rojo 100 103 98 97 100 97 99 101 102 (:,:,2) = Verde 126 129 122 123 126 121 123 125 123 (:,:,3) = Azul 89 92 90 86 89 87 87 89 90 Cantidad de colores: b : Número de bits para cada componente de color

12. Resolución de intensidad vs Resolución espacial (I) Resolución de intensidad Imagen de 8 bits Imagen de 2 bits

13. Resolución de intensidad vs Resolución espacial (II) Resolución espacial Cámara ( lp/mm ) Impresión (Papel, Scaner, dpi ) 2820 dpi 4000 dpi Fuente Onda cuadrada

14. Color (YCbCr) Y : Luminancia Cb : Azul - Valor de referencia Cr : Rojo - Valor de referencia Relación entre RGB e YCbCr Conversión >>ycbcr= rgb2ycbcr (rgb) >>rgb= ycbcr2rgb (ycbcr) Variables que la definen

15. Conversión entre clases / tipos de imagen uint16  uint8 [0, 255]  0; [256,511]  1 ….

16. Color a intensidad Color a gris I= 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B

17. Gris a blanco y negro Separa la imagen en dos regiones, clasificadas por la diferencia en la iluminación [0, 1,..,254,255] [0, 255] >> g =im2bw( f , graythresh( f )); Método de Otsu

18. Formatos Compresión sin pérdida de calidad: La imagen original se puede recuperar a pesar de poder reducir de un 10% al 40% el tamaño de la imagen Ejemplos : TIFF y PNG Compresión con pérdida en la calidad: No se puede recuperar la calidad de la imagen original Ejemplos : GIF (mayor de 256 colores) y JPEG TIFF (File Image File Format, .tif ): Se utilizan para almacenar imágenes de alta calidad. Es el formato preferido de fotógrafos para crear copias impresas PNG (Portable Network Graphics, .png ): Método de compresión sin pérdida de calidad, ocupa menos espacio que el formato TIFF GIF (Graphics Interchange Format, .gif ): Representa imágenes de mejor calidad que el formato JPEG en páginas Web JPEG (Joint Photographic Experts Group, .jpg ): Adecuada relación entre el nivel de calidad y el tamaño que ocupa en soportes digitales

19. Formato TIFF Imagen original >> imfinfo('imaori_tif.tiff') Filename: 'imaori_tif.tiff' FileSize: 34472828 % 32.8 Mb Format: 'tif' Width: 2805 Height: 4096 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor‘ BitsPerSample: [8 8 8] Compression: 'Uncompressed' PhotometricInterpretation: 'RGB' StripOffsets: [586x1 double] SamplesPerPixel: 3 RowsPerStrip: 7 ResolutionUnit: 'Inch‘ PlanarConfiguration: 'Chunky‘ GrayResponseUnit: 0.0100 MaxSampleValue: [255 255 255] MinSampleValue: 0 DateTime: '2001:03:22 02:01:47 ' Artist: 'Library of Congress ' >>I=imread('imaori_tif.tiff'); >> whos I Name Size Bytes Class I 4096x2805x3 34467840 uint8

20. Conversión a otros formatos Imagen original >> imwrite >> imwrite(I,'imaconv_jpg.jpg', 'Mode' , 'lossless'); >> imfinfo('imaconv_jpg.jpg') FileSize: 19784554 Format: 'jpg‘ CodingProcess: 'Lossless‘ >> imwrite(I,'imaconv_jpg2.jpg', 'Mode' , 'lossy'); >> imfinfo('imaconv_jpg2.jpg') FileSize: 928016 Format: 'jpg‘ CodingProcess: 'Sequential'

21. Relación entre formatos Tamaño en bytes >> II=imread('imaconv_jpg2.jpg'); >> whos II Name Size Bytes Class II 4096x2805x3 34467840 uint8 Tamaño de formato ≠ Almacenamiento de imagen Sin pérdida Con pérdida No definido Porciento de compresión TIFF 34472828 100 PNG 18201671 52.8 JPG 19784554 928016 (57.3) (2.6) GIF 8546279 Gris (24.8)

22. Caracterizar una imagen >> I=imread('nbii_h00615.jpg'); >> whos Name Size Bytes Class I 5312x3535x3 56333760 uint8 >> imfinfo('nbii_h00615.jpg') ans = Filename: 'nbii_h00615.jpg' FileSize: 12877633 Format: 'jpg' Width: 3535 Height: 5312 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor’

23. Caracterizar una imagen (II) >> I=imread('nbii_h00615.jpg'); >> II=rgb2gray(I) % Conversión >> III=im2bw(III) >> whos %Tamaño / tipo >> imwrite (III,'ima_bw1.jpg','jpeg'); % Convierte formato >> imfinfo ('ima_bw1.jpg') % Caracteriza Filename: 'ima_bw1.jpg' FileSize: 397327 Format: 'jpg' Width: 3535 Height: 5312 BitDepth: 8 ColorType: 'grayscale’

24. Resolución espacial / Nivel de gris M x N pixels / L Niveles de gris 688 x 720 pixels / 256 Función: imtool('Fig24.tif'); Información de un pixel 256 niveles de gris (uint8) Tools/ Image information

25. Ejemplo de conversión >> whos bb Name Size Bytes Class bb 520x677 704080 uint16 >> whos c Name Size Bytes Class c 520x677 352040 uint8 >> whos d Name Size Bytes Class d 520x677 352040 logical >> c=im2uint8(bb); >> d=im2bw(c);

26. Expandiendo niveles de gris torax=imread('Fig23.tif'); imtool(torax) torax_p=torax*4.3 imshow(torax_p) Otra forma: torax_p=immultiply (torax, 4.3); 255/58=4.3

27. Operaciones entre imágenes >>255/double(max(I(:))) 1.1184 >> II=imdivide(I,1.1184); >>III=immultiply(I,1.1184); >>IV=imsubtract(III,II); I II III IV

28. Operaciones entre imágenes (II) I a II Definición de región de interés >>II=immultiply(I,a);

29. Distancia entre píxeles Distancia euclídea donde : PMAG: Amplificación primaria (lente) TP: Tamaño del píxel del sensor CCD Otras formas de medir distancias Ejemplo Distancia Manhattan: