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TRATAMIENTO DE IMAGENES CON MATLAB
José Octavio Camarena Méndez Erik Cuevas Margarita Díaz Cortés
Reseña del libro "TRATAMIENTO DE IMAGENES CON MATLAB"
Las imágenes representan una de las formas de transmitir información con mayor potencial. En esta obra se presentan los conceptos y técnicas fundamentales del procesamiento digital de imágenes, esto es, se expone la teoría y la práctica de temas básicos y avanzados de los sistemas de visión artificial, todo esto con el fin de que: Conozca los conceptos y técnicas de análisis del procesamiento digital de imágenes. Aprenda las técnicas algorítmicas asociadas al procesamiento digital de imágenes y su programación en MATLAB. Aplique el conocimiento y ejecución de los algoritmos usados para la manipulación, mejoramiento, realzado y detección de imágenes. Erik Cuevas es Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por parte de la Universidad de Guadalajara, Maestro en Electrónica Industrial por el ITESO y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad Libre de Berlín (FU-Berlín) en Alemania; actualmente, es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel II en el área del cómputo evolutivo y sus aplicaciones al procesamiento de imágenes. Margarita Díaz Cortés es Ingeniera Biomédica y Maestra en Ciencias de la Ingeniería Electrónica y Computación por parte de la Universidad de Guadalajara; actualmente, realiza su doctorado en Ciencias Computacionales en la Universidad Libre de Berlín. José Octavio Camarena Méndez es Ingeniero Electrónico con especialidad en Instrumentación Biomédica por parte del Instituto Tecnológico de Morelia (ITM) y Maestro en Ciencias en Ingeniería Electrónica y Computación por la Universidad de Guadalajara; actualmente, estudia el doctorado en Ciencias de la Electrónica y Computación en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías.ContenidoPrólogo XIIICapítulo 1Acerca del procesamiento de imágenes 11.1 Introducción 21.2 Sistema de visión y procesamiento de imágenes 21.3 Procesamiento digital de imágenes 31.4 Relaciones básicas entre pixeles 31.4.1 Vecinos de un pixel 31.4.2 Conectividad 41.5 Medidas de distancia 5Capítulo 2Principios básicos de MATLAB 72.1 Introducción 82.2 Consideraciones iniciales 82.3 Lectura, despliegue y escritura de imágenes 92.4 Tipos de datos 102.5 Tipos de imágenes en MATLAB 102.5.1 Imágenes en escala de grises 102.5.2 Imágenes binarias 112.6 Conversión entre diferentes tipos de datos y de imágenes 112.6.1 Conversión entre tipos de datos 112.6.2 Conversión entre diferentes tipos de imágenes 112.7 Indexado de vectores y matrices 122.7.1 Indexado de vectores 132.7.2 Indexado de matrices 132.8 Operaciones sobre matrices completas 152.9 Programación en MATLAB 162.10 Estructuras de control para la programación 182.10.1 Estructura if y else if 192.10.2 Estructura for 202.10.3 Estructura while 202.10.4 break y continue 212.10.5 Estructura switch 21Capítulo 3Transformada de Fourier 233.1 Introducción 243.2 Acerca de la transformada de Fourier 243.2.1 Funciones del seno y coseno 243.2.2 Frecuencia y amplitud 253.2.3 Fase 263.2.4 Ortogonalidad 263.2.5 La notación de Euler 273.2.6 Serie de Fourier para la representación de señales periódicas 293.3 La integral de Fourier 293.4 La transformada de Fourier 303.4.1 Pares de transformada de Fourier 323.5 Propiedades de la transformada de Fourier 343.5.1 Simetría 343.5.2 Linealidad 343.5.3 Escalamiento 353.5.4 Traslación 353.5.5 Propiedad de la convolución 353.6 Consideraciones hacia señales discretas 363.6.1 Muestreo 363.6.2 Muestreo mediante la función impulso 373.6.3 La función peine 383.6.4 Efecto del muestreo en la transformada de Fourier 393.6.5 El teorema de muestreo y el fenómeno del alias 433.6.6 Funciones discretas y periódicas 433.7 La transformada discreta de Fourier (DFT) 443.7.1 Definición de la DFT 443.8 Cálculo de la DFT de MATLAB 463.9 Espectro de potencia de Fourier 48Capítulo 4Operaciones de pixel 514.1 Introducción 524.2 Cambio del valor de la intensidad del pixel 534.2.1 Contraste e iluminación o brillo 534.2.2 Delimitación de los resultados por operaciones de pixel 544.2.3 Complemento de la imagen 554.2.4 Segmentación por umbral 554.3 Histograma y operaciones de pixel 574.3.1 Histograma 574.3.2 Características de toma de una imagen 594.3.3 Cálculo del histograma de una imagen con MATLAB 624.3.4 Histogramas de imágenes a color 634.3.5 Efectos de las operaciones de pixel en el histograma 654.3.6 Adaptación automática del contraste 664.3.7 Histograma acumulativo 694.3.8 Ecualización lineal del histograma 70VIII Contenido4.3.9 Adaptación del histograma por especificación 724.3.10 Probabilidades e histogramas de frecuencias 744.3.11 Principio del ajuste del histograma por especificación 744.3.12 Distribuciones de referencia lineal por partes 754.3.13 Ajuste a un histograma en particular 774.4 Corrección Gamma 784.4.1 La función Gamma 794.4.2 Utilización de la corrección Gamma 804.5 Operaciones de pixel en MATLAB 814.5.1 Cambio de contraste e iluminación en MATLAB 814.5.2 Segmentación de una imagen por umbral usando MATLAB 814.5.3 Ajuste de contraste con MATLAB 824.5.4 Ecualización del histograma usando MATLAB 834.6 Operaciones de pixel de múltiples fuentes 884.6.1 Operaciones lógicas y aritméticas 884.6.2 Operación de mezclado Alfa 90Capítulo 5Segmentación y tratamiento de imágenes binarias 935.1 Introducción 945.2 Segmentación 945.3 Umbralización 955.4 Cálculo del umbral óptimo 985.5 Algoritmo Otsu 995.6 Segmentación por crecimiento de región 1035.6.1 Pixel inicial 1035.6.2 Búsqueda local 1035.7 Etiquetado de objetos en imágenes binarias 1085.8 Contornos de objetos 1185.8.1 Contornos externos e internos 1185.8.2 Combinación de identificación de contornos y etiquetado de objetos 1195.9 Representación de objetos binarios 1325.9.1 Codificación de longitud 1325.9.2 Código 1335.10 Características de los objetos binarios 1365.10.1 Características 1365.10.2 Características geométricas 137Capítulo 6Filtraje espacial 1416.1 Introducción 1426.3 Filtros lineales espaciales 1446.3.1 Matriz del filtro 1446.3.2 Operación de los filtros 1456.4 Cálculo de las operaciones de filtro en MATLAB 1466.5 Tipos de filtros lineales 1506.5.1 Filtros de suavizado 1506.5.2 Filtros de diferencia 1526.6 Características formales de los filtros lineales 1536.6.1 Convolución lineal y correlación 1546.6.2 Propiedades de la convolución lineal 1566.6.3 Separabilidad de los filtros 1576.6.4 Respuesta al impulso de un filtro 1586.7 Adición de ruido a imágenes con MATLAB 1606.8 Filtros no lineales espaciales. 1646.8.1 Filtros máximos y mínimos 1656.8.2 Filtro de la mediana 1676.8.3 Filtro de la mediana con ventana de multiplicidad 1696.8.4 Otros filtros no lineales 1716.9 Filtros espaciales lineales en MATLAB 1726.9.1 Tamaño de la correlación y convolución 1726.9.2 Manejo de las fronteras de la imagen 1776.9.3 Funciones de MATLAB para filtros lineales espaciales 1806.9.4 Funciones de MATLAB para el filtraje espacial no lineal 1826.10 Filtro binario 1866.10.1 Implementación del filtro binario en MATLAB 189Capítulo 7Detección de bordes 1957.1 Introducción 1967.2 Bordes y contornos 1967.3 Detección de bordes con técnicas del gradiente 1967.3.1 Derivada parcial y gradiente 1977.3.2 Filtro derivada 1987.4 Filtros para la detección de bordes 1997.4.1 Operadores Prewitt y Sobel 2007.4.2 Operador Roberts 2037.4.3 Operadores de Kirsch (compás) 2047.4.4 Detección de bordes con MATLAB 2057.4.5 Funciones de MATLAB para la detección de bordes 2107.5 Operadores basados en la segunda derivada 2127.5.1 Detección de bordes con la segunda derivada 2127.5.2 Mejora de nitidez en las imágenes 2127.5.3 Filtro Laplaciano y nitidez de la imagen 2167.5.4 Filtro Canny 218X ContenidoCapítulo 8Determinación de esquinas 2218.1 Introducción 2228.2 Esquinas en una imagen 2228.3 Algoritmo de Harris 2228.3.1 Matriz de estructuras 2238.3.2 Filtrado de la matriz de estructuras 2238.3.3 Cálculo de los valores y vectores propios 2238.3.4 Función del valor de la esquina (V) 2258.3.5 Determinación de los puntos esquina 2268.3.6 Implementación del algoritmo 2268.4 Determinación de puntos esquina con MATLAB 2308.5 Otros detectores de esquinas 2368.5.1 Detector Beaudet 2368.5.2 Detector Kitchen & Rosenfeld 2408.5.3 Detector de Wang & Brady 243Capítulo 9Detección de líneas 2499.1 Introducción. Estructuras en una imagen 2509.2 Transformada de Hough 2509.2.1 Espacio de parámetros 2529.2.2 Matriz de registros de acumulación 2549.2.3 Cambio de modelo paramétrico 2559.3 Implementación de la transformada de Hough 2569.4 Codificación de la transformada de Hough en MATLAB 2609.5 Detección de líneas mediante funciones de MATLAB 2689.5.1 Detección de líneas de las funciones de MATLAB 270Capítulo 10Operaciones morfológicas 27510.1 Introducción 27610.2 Contracción y crecimiento de estructuras 27610.2.1 Tipos de vecindad entre pixeles 27810.3 Operaciones morfológicas fundamentales 27810.3.1 Estructura de referencia 27910.3.2 Conjunto de puntos 27910.3.3 Dilatación 28010.3.4 Erosión 281Contenido XI10.3.5 Propiedades de la dilatación y erosión 28210.3.6 Diseño de filtros morfológicos 28310.4 Detección de bordes en imágenes binarias 28510.5 Combinación de operaciones morfológicas 28710.5.1 Apertura 28710.5.2 Cierre 28810.5.3 Propiedades de las operaciones apertura y cierre 28810.5.4 Transformación de éxito o fracaso (‘hit-or-miss’) 28810.6 Filtros morfológicos para imágenes a escala de grises 29010.6.1 Estructura de referencia 29010.6.2 Dilatación y erosión para imágenes de intensidad 29110.6.3 Apertura y cierre con imágenes a escala de grises 29310.6.4 Transformación top-hat y bottom-hat 29610.7 Funciones de MATLAB para operaciones morfológicas 29710.7.1 Función strel 29810.7.2 Funciones de MATLAB para la dilatación y erosión 30110.7.3 Funciones de MATLAB que involucran apertura y cierre 30210.7.4 Función bwmorph 30310.7.5 Etiquetado de componentes convexos 306Índice analítico 309XII Contenido
