PRUEBAS REALIZADAS:
- Caso 1:
- Caso 2:
- Caso 3:
- OPERADOR ROBERTS:
- Aproximación según el operador roberts:
- Aplicando la aproximación se obtienen las siguientes máscaras:
- PRUEBA:
- OPERADOR SOBEL:
- Aproximación según el operador sobel:
- Aplicando la aproximación se obtienen las siguientes máscaras:
- Los bordes en las imágenes de salida aplicando este filtro son más dominantes que al aplicar el filtro Laplaciono.
- PRUEBA:
- Paso 1: Aplicar el filtro Laplaciano a la imagen original:
- Paso 2: Aplicar el operador Sobel a la imagen original:
- Paso 3: Suavizar la imagen anterior(Sobel) con un filtro promedio de 5*5:
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- Paso 4: Producto de la imagen obtenida en el paso 1 por la imangen obtenida en el paso 3 (Laplaciano por Sobel Suavizado):
- Paso 5: Sumar la imagen original + la imagen obtenida en el paso 4:
- Paso 6: Finalmente realizar la operación de potencia a la imagen obtenida en el paso 5 (c=1.0, exponente=0.5):
- El programa implementado nos muestra el siguiente resultado:
- Como podemos ver al seguir los pasos ya mencionados se llegó a obtener una imagen la cual cuenta con más detalle que la imagen original.
- FILTRO LINEAL 1: La máscara definida es la siguiente:
- PRUEBA:
- FILTRO LINEAL 2: La máscara definida es la siguiente:
- PRUEBA:
- FILTRO LINEAL 3: La máscara definida es la siguiente:
- PRUEBA:
- FILTRO LINEAL GAUSSIANO:
- Mascara según distribución gaussiana.
- Se forma la máscara utilizando la ecuación anterior, por ejemplo para una ventana de 3x3 quedaría:
- Donde el mayor peso se le da al píxel central y píxeles mas cercanos; se le da menor peso a los píxeles mas alejados.
- En general la implementación viene dada mediante la siguiente expresión:
- PRUEBA:
- FILTRO MEDIANA:
- El pixel central se reemplaza por la mediana de pixeles de la máscara.
- Problema: Se pierden las líneas finas y los bordes.
- Implementación:Aplicar una ordenación de los pixeles que caen dentro de la máscara(subimagen) de la imagen y asignar el pixel central.
- Usos: Eliminación de ruido aleatorio(random noise), sin volver muy borrosa la imagen y eliminación efectiva del ruido sal y pimienta.
- PRUEBA:
- FILTRO MAX:
- Se considera el primer valor mas alto de los píxeles ordenados(o el segundo o el tercero dependiendo de la aplicaión) de una máscara (vecindad).
- Usos: Buscar puntos brillante en la imagen.
- PRUEBA:
- FILTRO MIN:
- Se considera el primer valor mas pequeño de los píxeles ordenados(o el segundo o el tercero dependiendo de la aplicación) de una máscara.
- Usos: Buscar puntos oscuros en la imagen.
- PRUEBA:
- FILTRO MODA:
- Se elige el valor mas frecuente, es decir el valor que más aparece en la vecindad.
- Si todos los valores son diferentes o hay varios valores que aparecen con igual frecuencia, tomar el valor medio de los pixeles que no difieren entre si más que un umbral. Ejemplo:
- {20, 21, 22, 23, 30, 31, 35, 40, 80}, el valor más frecuente está en el intervalo [20, 23], se elige el valor 21.
- FILTRO DE PUNTO MEDIO:
- Para el funcionamiento de este filtro se escoge el valor del pixel máximo y mínimo dentro de una ventana (vecindad) y se promedia.
- PRUEBA:
- FILTRO DEL PUNTO MEDIO ALFA RECORTADO:
- Se realiza promediando los valores dentro de la ventana , pero con algunos valores iniciales y finales excluidos.
- Se implementa primero ordenando los pixeles que se encuentran dentro de la máscara, después se eliminan T valores iniciales y T valores finales y finalmente los valores que se mantienen son promediados.
- PRUEBA: Donde T=2:
- FILTRO DE MEDIA GEOMETRICA:
- Trabaja mejor con ruido gaussiano.Se comporta mal con ruido tipo sal y pimienta.
- La fórmula usada para este filtro es la siguiente:
- Donde: m y n son las dimensiones de la ventana (máscara).
- Esta fórmula se aplica a cada vecindad (máscara) que se obtiene de la imagen.
- PRUEBA:
- FILTRO DE LA MEDIA ARMÓNICA:
- Trabaja bien con ruido tipo sal y ruido gaussiano.
- Falla con ruido de tipo sal y pimienta.
- La fórmula usada para este filtro es la siguiente:
- Donde: m y n son las dimensiones de la ventana (máscara).
- Esta fórmula se aplica a cada vecindad (máscara) que se obtiene de la imagen.
- PRUEBA:
- FILTRO DE MEDIA CONTRA-ARMÓNICA:
- Trabaja bien para imágenes con ruido tipo sal y pimienta.
- Dependiendo del orden de R, para valores negativos de R, elimina el ruido tipo sal, para valores positivos elimina el ruido tipo pimineta.
- La fórmula usada para este filtro es la siguiente:
- Donde R es el orden; R puede ser un valor positivo o negativo.
- Esta fórmula se aplica a cada vecindad (máscara) que se obtiene de la imagen.
- PRUEBA: Donde R=2:
- FILTRO MEDIO MYp:
- La fórmula usada para este filtro es la siguiente:
- Donde: m y n son las dimensiones de la ventana (máscara) y p es el orden.
- PRUEBA: Donde p=1:
- FILTRO ADAPTATIVO:
- Tiene la capacidad de adaptarse a las características locales de la imagen, un filtro adaptativo esta dado por:
- Donde: