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TEMA 6. Procesamiento de imagen. Operaciones elementales 6,84 €
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TEMA 6. Procesamiento de imagen. Operaciones elementales
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial Denominación de la asignatura: Visión Artificial Contenido: BLOQUE 2. Procesamiento digital de imagen Guía de Estudio: TEMA 6. Procesamiento de imagen. Operaciones elementales

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Información del documento

  • 24 de mayo de 2024
  • 5
  • 2023/2024
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  • procesamiento de imagen operaciones elementales

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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 2. Procesamiento digital de imagen
Guía de Estudio: TEMA 6. Procesamiento de imagen. Operaciones elementales


Introducción
El procesamiento de imagen es una disciplina dentro de la inteligencia artificial y la visión por
computadora que se centra en la manipulación y análisis de imágenes digitales. En el Tema 6,
abordaremos las operaciones elementales de procesamiento de imagen, incluyendo el ajuste de
intensidad, el procesado sistemático del histograma, y el suavizado y realce mediante operadores
aritméticos. Este documento proporcionará una guía técnica y avanzada para estudiar estos
conceptos, explorando sus definiciones, características, ventajas, desventajas y
recomendaciones.


¿Cómo estudiar este tema?
Para estudiar el procesamiento de imagen y las operaciones elementales, es fundamental tener
una sólida comprensión de los conceptos matemáticos y algorítmicos subyacentes. Se
recomienda seguir los siguientes pasos:
1. Revisar Fundamentos Matemáticos: Familiarizarse con álgebra lineal, cálculo y teoría de
probabilidades.
2. Estudiar Conceptos de Imagen Digital: Comprender la representación digital de
imágenes, resolución, profundidad de bits y formatos de archivo.
3. Practicar Programación: Utilizar lenguajes de programación como Python y bibliotecas
especializadas como OpenCV y PIL para implementar algoritmos.
4. Analizar Casos de Estudio: Revisar ejemplos prácticos y estudios de caso para entender
la aplicación real de las técnicas.
5. Realizar Experimentos: Implementar y probar los algoritmos en distintos conjuntos de
datos para observar sus efectos y resultados.


Ajuste de Intensidad
Definición
El ajuste de intensidad es una técnica que modifica los valores de los píxeles en una imagen para
mejorar su apariencia o para resaltar ciertas características.
Características
 Linealidad: Puede ser lineal (transformación lineal) o no lineal.
 Escalabilidad: Ajuste de la escala de intensidad para mejorar contraste.
 Automatización: Puede ser automatizado utilizando algoritmos específicos.

, Ventajas
 Mejora de Visibilidad: Aumenta el contraste y la visibilidad de los detalles en la imagen.
 Simplicidad: Relativamente fácil de implementar y comprender.
Desventajas
 Pérdida de Información: Puede eliminar detalles importantes si no se aplica
correctamente.
 Limitación en Imágenes Complejas: Menos efectivo en imágenes con variaciones
complejas de intensidad.


Procesado Sistemático del Histograma
Definición
El procesado sistemático del histograma implica el uso del histograma de una imagen para aplicar
transformaciones que mejoren su calidad visual.
Características
 Distribución de Intensidad: Análisis de la distribución de los valores de los píxeles.
 Ecualización: Técnica común para redistribuir los niveles de intensidad.
 Especificación de Histograma: Ajuste de la imagen para que siga una distribución de
intensidad específica.
Ventajas
 Mejora del Contraste: Aumenta el contraste de la imagen y hace visibles los detalles
ocultos.
 Versatilidad: Puede aplicarse a una variedad de imágenes y condiciones.
Desventajas
 Distorsión Posible: Puede introducir artefactos o distorsiones.
 Complejidad Computacional: Requiere más procesamiento que el ajuste de intensidad
simple.


Suavizado y Realce Mediante Operadores Aritméticos
Definición
El suavizado y realce mediante operadores aritméticos se refiere al uso de operaciones
matemáticas como la suma, resta, multiplicación y división para mejorar o suavizar una imagen.
Características
 Filtros Convolucionales: Uso de filtros para suavizar o realzar características.
 Operaciones Ariméticas: Combinación de imágenes y modificación de píxeles.
 Adaptabilidad: Puede ajustarse para diferentes propósitos (suavizar ruido, realzar
bordes).

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