Laboratorio: Eliminación de anomalías y ajuste de intensidad en imágenes

Laboratorio: Eliminación de anomalías y ajuste de intensidad en imágenes

Objetivos

El objetivo de esta actividad es familiarizarnos con las técnicas de eliminación de anomalías y de ajuste de intensidad. Al finalizar la actividad serás capaz de seleccionar la mejor técnica para eliminar anomalías, así como aplicar diversas técnicas de ajuste de intensidad.

Descripción de la actividad

1. Eliminación de anomalías:

• Selecciona dos imágenes.
• Agrega ruido de sal y pimienta o alguna otra anomalía.
• Selecciona dos técnicas para eliminar el ruido o la anomalía presentada (una con desarrollo propio y otra de OpenCV).
• Realiza pruebas con las dos técnicas.
• Identifica una medida de desempeño cuantitativa que te permita seleccionar la mejor imagen con los mejores parámetros (utiliza la imagen original).
• Compara y concluye.

1. Ajuste de intensidad:

• Selecciona dos imágenes que requieran una mejora de contraste.
• Aplica dos técnicas que permitan mejorar el contraste (una con desarrollo propio y otra de OpenCV).
• Aplica las dos técnicas a las dos imágenes.
• Describe como seleccionaste la mejor técnica para el ajuste de intensidad.
• Describe características de las técnicas seleccionadas.
• Compara y concluye.

Implementa tu solución en notebook de Python que describirá Los pasos implementados. El notebook deberá incluir los puntos mencionados anteriormente.

Los algoritmos propuestos no deben ser ad hoc, sino que debe poder extrapolarse a otras imágenes. Para la solución aportada incluye un desarrollo propio y otro de la biblioteca de OpenCV, tanto para la eliminación de anomalías como para la mejora de intensidad. La solución aportada no debe ser básica: repetición de una solución bien conocida o existente en una librería. Se pueden utilizar funcionalidades proporcionadas por las librerías, pero la implementación de la operación principal debe ser propia. No se permite copiar código de Internet. En caso de que se reutilicen ideas deberá referenciarse la fuente.

Extensión máxima

La extensión máxima permitida en esta actividad es de seis páginas.

Formato de entrega

Un notebook Python con la solución propuesta y los archivos adicionales que se necesiten. Adjunta también un PDF donde se documenten los pasos implementados en la ejecución del notebook con los puntos solicitados y los resultados con las imágenes obtenidas.

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