Ecualizacion de una imagen en matlab

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DEL ESTADO DE GUANAJUATO.

SISTEMAS DE VISIÓN.

DOCTOR.  ALEJANDRO BARRIENTOS GARCIA.

ALUMNO:

• JAIRO QUIROZ ALCANTAR
•  ALEXIS DE ANDA
• ASKARY MIGUEL ZAYSAR MUNGUIA
• ESTEBAN BRAVO SANCHEZ.

PRÁCTICA: REALIZAR UN PROGRAMA DONDE SE HAGA UNA ECUALIZACIOÓN DE UNA IMAGEN.

[pic 2]

INTRODUCCIÓN:

La Ecualización del histograma consiste en mejorar el contraste de la imagen, Repartiendo de forma más o menos uniforme los valores del histograma, Obteniendo una distribución de probabilidades uniforme de los niveles de gris uniforme.

DESARROLLO:

1.-   Se creo una función donde nosotros pudiésemos introducir una imagen cualquiera, sacar su histograma y ecualizarlo.

[pic 3]

2.- El programa consiste en sus primeras instrucciones de una lectura de un imagen a color, después se convierte esa imagen a grises , seguido de darle dimensión a esa imagen, después se crea una variable donde se multiplica los renglones por las columnas.

[pic 4]

3.- se convirtió la imagen en tipo doble para poder obtener de ella 3 variables que son la probabilidad, que esta consta en una matriz de ceros que va de 1 a 256, Asi como la acumulada y el ecualizador.

[pic 5]

4.- Se comenzó por un ciclo for para llenar la parte de la probabilidad, iniciando con una variable k que tiene valores de 1 a 256, entonces la probabilidad en k es igual al histograma en esos valores sobre la variable J que son los renglones por la columna y eso la igualamos a la acumulada.

[pic 6]

5.- el segundo ciclo for se comienza la variable k en 2 y se hace el recorrido hasta 256 entonces decimos que para cada valor en acumulada (k) será igual a la acumulada en ese valor k-1 ya que se comenzo en 2 y se le suma la probabilidad.

[pic 7]

6.- En el tercer ciclo for se comienza nuevamente la variable k de 1 hasta 256 entonces decimos que la variable ecualizador en k es igual a la acumulada por el numero por el numero de valores maximo que es 256.

[pic 8]

7.- en el cuarto ciclo for hacemos un barrido de la imagen desde i hasta j que son todos los renglones y todas las columnas, entonces decimos que k es igual a los valores de la imagen de entrada en i y j y que ben i y j es igual a todos los valores modificados de la imagen de entrada en este caso es igual a el ultimo barrido que es ecualizador de los valor en k +1 y asi con el mas uno haga el recorrido completo.

[pic 9]

8.- como último paso se muestran los histogramas de las imágenes, la original y la ecualizada asi como la respuesta que obtuvo al formar la imagen.

[pic 10]

En la imagen de arriba se pude mostrar que los histogramas de ambas imágenes la de entrada que vemos claramente que la mayoría de sus valores están en blanco o muy cerca de 256, provocando en la imagen una distorsión de intensidad, a respuesta de ese histograma tenemos la sig imagen.

[pic 11]

En efecto podemos ver que sus colores son muy claros.

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