Anexo 1 - Descripción de La Activiad (1)

Anexo 1 1. Investigación de las siguientes preguntas a. ¿Qué es umbralización o binarización? b. ¿Cuál es la diferencia entre umbralización global y local? ¿Cuál es c. d. e. f. g. h. i.  j.

su implementación en Matlab? ¿Qué es umbral de Otsu? ¿Qué es reducción de ruido en una imagen binaria? ¿Qué es filtro mediana y cómo se implementa en Matlab? ¿Para qué sirven los filtros de suavizado en una imagen? ¿Cuál es la diferencia entre ruido gaussiano y ruido de sal y pimienta? Explique diferentes técnicas de segmentación de imágenes ¿Qué es reconstrucción morfológica? ¿Qué tipos de funciones morfológicas existen y cómo funcionan?

2. Implementación de los siguientes códigos Procedimiento (Experimento) 2.1

 Parte Individual:

–

Desarrolle el siguiente código en el Command Window de Matlab. (Asegúrese de estar trabajando en la carpeta que ya se ha creado). Debe seleccionar la misma imagen de la hoja enferma que seleccionó en la Fase 1 y 1  y la debe guardar como  “hojaenferma1” .

Nota: Si no está trabajando en la carpeta donde se encuentra la imagen guardada, al realizar el código le saldrá sa ldrá error.

Realizar el siguiente experimento modificando el código anterior. Imagen

umbral

numpixels

1

0.22

50

2

0.3

10

3

0.25

200

4

0.32

20

5

0.4

100



 

Explique cada línea de comando. ¿Qué hacen las funciones clc, clear all, clos all , im2bw  y bwreaopen? Analice cada imagen obtenida en este ejercicio. Indique cual es la combinación de umbral y de filtro que sirve para identificar los “Pulgones” en la imagen que ha seleccionado.

2.2. Cada estudiante debe averiguar cómo implementar el filtro para el ruido “sal y pimienta” y el filtro para el ruido “Gaussiano”.

Posteriormente implementar el filtro correspondiente para la

imagen que han investigado en el trabajo individual de la parte teórica – fase I. El resultado debe ser de este estilo para el filtro de ruido sal y pimienta

a) Imagen con ruido Sal y pimienta

b) Imagen Original

El resultado debe ser de este estilo para el filtro de ruido gaussiano

a) Imagen con ruido Gaussiano b) Imagen Original

2.3

Desarrolle el siguiente código en el Command Window de Matlab. (Asegúrese de estar trabajando en la carpeta que ya se ha creado). Nota: Si no está trabajando en la carpeta donde se encuentra la imagen guardada, al realizar el código le saldrá error.





Explique cada línea de comando. ¿Qué hacen las funciones canny  y sobel ? Analice cada imagen obtenida en este ejercicio.

2.4. Desarrolle el siguiente código en el Command Window de Matlab. (Asegúrese de estar trabajando en la carpeta que ya se ha creado).

Nota: Si no está trabajando en la carpeta donde se encuentra la imagen guardada, al realizar el código le saldrá error. Este código necesita el código del ejercicio 2,3 para poder ser ejecutado.

a.

b.





Explique cada línea de comando. ¿Qué diferencias encuentra entre el ejercicio a y b? Analice cada imagen obtenida en este ejercicio.

2.5. Desarrolle el siguiente código en el Command Window de Matlab. (Asegúrese de estar trabajando en la carpeta que ya se ha creado). La imagen a utilizar es la misma de la primera práctica. Nota: Si no está trabajando en la carpeta donde se encuentra la imagen guardada, al realizar el código le saldrá error. Este código necesita el código del ejercicio 2,3 para poder ser ejecutado.

a.

b.



 

Explique cada línea de comando. ¿Qué diferencias encuentra entre el ejercicio a y b? Analice cada imagen obtenida en este ejercicio. Modifique el código en los números de “square”, “line” y “numpixels” hasta que su imagen resultante sea la más parecida a la que obtuvo en el punto 2.1, donde se visualizan el 80% de los “Pulgones” sin ruido externo.