INFORME LABORATORIO DE FILTROS Y BORDES

MAYRA ALEJANDRA MOSQUERA

INTITUCIÓN UNIVERSITARIA PASCUAL BRAVO

TECNOLOGIA EN DESARROLLO DE SOFTWARE

ELECTIVA III

MEDELLIN

2014

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

FILTROS

Son operaciones que realizan directamente sobre los pixeles

Imagen original

Insertamos el ruido de sal y pimienta

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

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

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. 

Imagen Original

Le aplicamos escala de grises

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

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