1. INFORME LABORATORIO DE FILTROS Y BORDES
MAYRA ALEJANDRA MOSQUERA
INTITUCIÓN UNIVERSITARIA PASCUAL BRAVO
TECNOLOGIA EN DESARROLLO DE SOFTWARE
ELECTIVA III
MEDELLIN
2014

2. INTRODUCCIÓN
El proceso de filtrado es el conjunto de técnicas englobadas dentro del pre-procesamiento
de imágenes cuyo objetivo fundamental es obtener, a partir de una
imagen origen, otra final cuyo resultado sea más adecuado para una aplicación
específica mejorando ciertas características de la misma que posibilite efectuar
operaciones del procesado sobre ella.
En la realización del laboratorio trabajamos varios tipos de ruidos como sal y
pimienta, gaussiano y también el filtro promedio aritmético que son operaciones
que se aplican a los píxeles de una imagen digital para optimizarla.
Con el ruido nos permitirá eliminar o reducir cantidad de píxeles de la imagen y
bordes detectar los píxeles donde se produce un cambio brusco en la función
intensidad de la imagen

3. FILTROS
Son operaciones que realizan directamente sobre los pixeles
Imagen original
Insertamos el ruido de sal y pimienta

4. Ahora vamos aplicar los filtros aritmético x3, x4 y x9
se observa que el filtro solamente resaltar las altas frecuencias de la imagen
Los tres imágenes se ven opaca si el tamaño de los filtro sea mayor, la imagen
se vera mas oscura
Filtro que se ve mejor de la matriz 3x3

5. Aplicamos el Ruido Gaussiano
Insertamos los filtros aritmético x3, x4 y x9
En la tres imágenes observamos se ven oscura pero el filtro 3*3 se ve mejor en el
filtro 4*4 no se mucho la imagen y se pierde su forma

6. Ruido Poisson
El ruido poisson sigue presente con una menor intensidad, pero con una mejora
considerable en el contraste de la imagen.
Poca identificación de x4 y bastante bien el x3 aunque en todos los filtros se pone
bastante oscura la imagen
BORDES
Contiene un conjunto de filtros que buscan las áreas de la imagen con mayores
cambios de color y hacen un resalte de los píxeles que se encuentran en el lugar
de la transición.

7. Imagen Original
Le aplicamos escala de grises

8. Después usamos un algoritmo para aplicar a la imagen sal y pimienta
Luego trabajamos con los filtros promedio aritmético 3*3, 4*4 ,9*9 y borde sobel vertical
y horizontal

9. Las mejores aplicaciones que se puede observar *3 y *9 la *4 se ven muy oscura
y difícil de definir la imagen
Podemos ver que el borde horizontal es el que mejor puede definir la imagen, el
vertical con la cantidad de puntos no sabemos muy bien qué imagen es.
Conclusiones
Para detectar bordes de una imagen con ruido, es importante primero disminuir el
gaussiano o poisson, según sea el caso
Al aumentar los parámetros de los ruidos aplicados,y los filtros en el caso del ruido
Gaussiano y el ruido poisson, y la densidad en el ruido Salt & Pepper, se observa
que las imágenes se degradan mas, haciéndose más difícil su recuperación
En el caso de bordes escogemos como el mejor borde y mejor filtro el promedio aritmético
x3 con borde sobel horizontal, ya que es el mejor definido y el filtro fue el más claro