Procesamiento digital de imágenes con MATLAB y Simulink

ÍNDICE
PRÓLOGO

CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
1.1 SISTEMA DE VISIÓN Y PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
1.2 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
1.3 RELACIONES BÁSICAS ENTRE PÍXELES
1.3.1 Vecinos de un píxel
1.3.2 Conectividad
1.4 MEDIDAS DE DISTANCIA

CAPÍTULO 2. MATLAB Y SIMULINK
2.1 CONSIDERACIONES INICIALES
2.2 LECTURA, DESPLIEGUE Y ESCRITURA DE IMÁGENES
2.3 TIPOS DE DATOS
2.4 TIPOS DE IMÁGENES EN MATLAB
2.4.1 Imágenes a escala de grises
2.4.2 Imágenes binarias
2.5 CONVERSIÓN ENTRE DIFERENTES TIPOS DE DATOS Y DE IMÁGENES
2.5.1 Conversión entre tipos de datos
2.5.2 Conversión entre diferentes tipos de imágenes
2.6 INDEXADO DE VECTORES Y MATRICES
2.6.1 Indexado de vectores
2.6.2 Indexado de matrices
2.7 OPERACIONES SOBRE MATRICES COMPLETAS
2.8 PROGRAMACIÓN EN MATLAB
2.9 ESTRUCTURAS DE CONTROL PARA LA PROGRAMACIÓN
2.9.1 Estructura if y else if
2.9.2 Estructura for
2.9.3 Estructura while
2.9.4 Break y continue
2.9.5 Estructura switch

CAPÍTULO 3. HISTOGRAMAS
3.1 ¿QUÉ ES UN HISTOGRAMA?
3.2 CARACTERÍSTICAS DE TOMA DE UNA IMAGEN
3.2.1 Iluminación
3.2.2 Contraste
3.2.3 Dinámica
3.3 CÁLCULO DEL HISTOGRAMA DE UNA IMAGEN CON MATLAB
3.3.1 Función de MatLAB para línea de comandos
3.3.2 Librerías de bloques para el procesamiento de imagen y vídeo de Simulink
3.4 HISTOGRAMAS DE IMÁGENES A COLOR
3.4.1 Histogramas de luminosidad
3.4.2 Histogramas de los componentes de color
3.5 HISTOGRAMA ACUMULATIVO
3.5.1 Herramientas de MatLAB para el cálculo del histograma acumulativo

CAPÍTULO 4. OPERACIONES DE PÍXEL
4.1 CAMBIO DEL VALOR DE LA INTENSIDAD DEL PÍXEL
4.1.1 Contraste e Iluminación o brillo
4.1.2 Delimitación de los resultados por operaciones de píxel
4.1.3 Complemento de la imagen
4.1.4 Segmentación por umbral
4.2 HISTOGRAMA Y OPERACIONES DE PÍXEL
4.3 ADAPTACIÓN AUTOMÁTICA DEL CONTRASTE
4.4 ECUALIZACIÓN LINEAL DEL HISTOGRAMA
4.5 ADAPTACIÓN DEL HISTOGRAMA POR ESPECIFICACIÓN
4.5.1 Probabilidades e histogramas de frecuencias
4.5.2 Principio del ajuste del histograma por especificación
4.5.3 Distribuciones de referencia lineal por partes
4.5.4 Ajuste a un histograma en concreto
4.6 CORRECCIÓN GAMMA
4.6.1 La función gamma
4.6.2 Utilización de la corrección gamma
4.7 OPERACIONES DE PÍXEL EN MATLAB
4.7.1 Cambio de Contraste e Iluminación en MatLAB
4.7.2 Complemento de una imagen utilizando los bloques de procesamiento de imagen y vídeo de Simulink
4.7.3 Segmentación de una Imagen por Umbral usando MatLAB y Simulink
4.7.4 Ajuste de contraste con MatLAB
4.7.5 Ecualización del Histograma usando MatLAB
4.7.6 Corrección Gamma usando MatLAB
4.8 OPERACIONES DE PÍXEL DE MÚLTIPLES FUENTES
4.8.1 Operaciones lógicas y aritméticas
4.8.2 Operación de Mezclado Alfa
4.8.3 Mezclado Alfa y otras operaciones de imagen múltiple en Simulink
4.9 EJEMPLO INTEGRADOR DE OPERACIONES DE PÍXEL EN SIMULINK

CAPÍTULO 5. FILTROS ESPACIALES
5.1 ¿QUE ES UN FILTRO?
5.2 FILTROS LINEALES ESPACIALES
5.2.1 La matriz del filtro
5.2.2 Operación de los filtros
5.3 CÁLCULO DE LAS OPERACIONES DE FILTRO EN MATLAB
5.4 TIPOS DE FILTROS LINEALES
5.4.1 Filtros de suavizado
5.4.2 Filtros de diferencia
5.5 CARACTERÍSTICAS FORMALES DE LOS FILTROS LINEALES
5.5.1 Convolución lineal y correlación
5.5.2 Propiedades de la convolución lineal
5.5.3 Separabilidad de los filtros
5.5.4 Respuesta al impulso de un filtro
5.6 AÑADIR RUIDO A IMÁGENES CON MATLAB
5.7 FILTROS NO LINEALES ESPACIALES
5.7.1 Filtros máximos y mínimos
5.7.2 El filtro de la mediana
5.7.3 El filtro de la mediana con ventana de multiplicidad
5.7.4 Otros filtros no lineales
5.8 FILTROS ESPACIALES LINEALES EN MATLAB
5.8.1 Tamaño de la correlación y convolución
5.8.2 Manejo de las fronteras de la imagen
5.8.3 Funciones de MatLAB para la implementación de los filtros lineales espaciales
5.8.4 Funciones de MatLAB para el filtraje espacial no lineal
5.9 BLOQUES PARA EL FILTRADO LINEAL ESPACIAL DE LA LIBRERÍA DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VÍDEO DE SIMULINK
5.9.1 Ejemplos de filtrado lineal en Simulink
5.10 BLOQUES PARA EL FILTRADO NO LINEAL ESPACIAL DE LA LIBRERÍA DE PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VÍDEO DE SIMULINK
5.10.1 Ejemplo de filtrado no lineal en Simulink
5.11 FILTRO BINARIO
5.11.1 Implementación del filtro binario en MatLAB

CAPÍTULO 6. BORDES Y CONTORNOS
6.1 ¿CÓMO SE PRODUCEN LOS CONTORNOS?
6.2 DETECCIÓN DE BORDES UTILIZANDO TÉCNICAS BASADAS EN EL GRADIENTE
6.2.1 Derivada parcial y gradiente
6.2.2 El filtro derivada
6.3 FILTROS PARA LA DETECCIÓN DE BORDES
6.3.1 Los operadores Prewitt y Sobel
6.3.2 El operador Roberts
6.3.3 Operadores de Compás
6.4 DETECCIÓN DE BORDES CON MATLAB
6.4.1 Utilización de MatLAB como lenguaje de programación para encontrar bordes
6.4.2 Funciones de MatLAB para la detección de bordes
6.4.3 Utilización de los bloques de procesamiento de imagen y vídeo de Simulink
6.5 OPERADORES BASADOS EN LA SEGUNDA DERIVADA
6.5.1 Detección de bordes mediante la técnica de la segunda derivada
6.6 MEJORA DE NITIDEZ EN LAS IMÁGENES