HISTOGRAMA

El histograma de una imagen contiene el número de píxeles que tienen el mismo nivel de gris. (Probabilidad de que un determinado nivel de gris aparezca en la imagen).

En general se representa como un gráfico de barras en el que las abcisas son los distintos colores de la imagen y las ordenadas la frecuencia relativa con la que cada color aparece en la imagen. El histograma proporciona información sobre el brillo y el contraste de la imagen, y puede ser utilizado para ajustar estos parámetros, eliminar ciertas tonalidades molestas, etc ...

Ecualizar el Histograma es hacerlo lo más llano y separado posible. Esto hace que los píxeles se distribuyan más ampliamente por todo el rango de valores (del 0 al 255) y que en la imagen ecualizada se resaltarán detalles que antes no eran evidentes.

Para generar una imagen con el histograma ecualizado se requieren varios pasos:

1. Calcular el histograma de la imagen

2. Normalizar el histograma (dividirlo entre el número total de píxeles)

3. Calcular el histograma acumulado (ir sumando los píxeles desde el valor 0 al 255, esto originará una gráfica creciente)

4. Se aplica el algoritmo (como se trata de matrices, debe estar dentro de dos bucles anidados):

Para valores de la imagen original distintos de cero:
imagen_ecualizada(i,j) = histograma_acumulado(imagen_original(i,j))
Para valores de la imagen original iguales a cero:
imagen_ecualizada(i,j) = histograma_acumulado(imagen_original(i,j)+1)

Donde lo que va entre paréntesis es el índice, o índices, de cada píxel de la imagen o de cada valor del histograma. Así "imagen_original(i,j)" viene a indicar el índice del vector del histograma acumulado correspondiente. De esta manera se le asigna a cada píxel de la imagen ecualizada (o imagen con el histograma ecualizado) la densidad de probabilidad acumulada correspondiente al valor del píxel de la imagen original.
Como este algoritmo está hecho para Matlab, y como Matlab no maneja índices iguales a cero, se considera que el histograma va de 1 a 256, en lugar de 0 a 255. Así la densidad de probabilidad del valor cero será la que está en el índice 1 en el vector del histograma.

FILTRO DE LA MEDIANA

La idea de el filtro de la mediana es poder dar un suavizado a las imágenes y eliminación de pixeles no deseados aplicando una técnica no lineal, pero de simple implementación.

Este metodo recorre la imagen pixel a pixel y opera con los pixeles mas cercanos para poder dar un suavizado a la imagen que reduzca los objetos no deseados en las mismas

Con esto vamos cubriendo cada uno de nuespros pixeles que no son los deseados como por ejemplo una gota de agua y se los va tapando con los pixeles cercanos.

Tambien tiene la ventaja de que el valor final del pixel es un valor real presente en la imagen y no un promedio, de este modo se reduce el efecto borroso que tienen las imagenes que han sufrido un filtro de media. Además el filtro de la mediana es menos sensible a valores extremos. El incoveniente es que resulta más complejo de calcular ya que hay que ordenar los diferentes valores que aparecen en los pixeles incluidos en la ventana y determinar cual es el valor central.

FILTRO MEDIA

El filtro de la media es el mas simple facil de implementar y suavizar imagenes que el de la mediana es decir reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre pixeles vecinos.
Esto funciona cuando se visita cada pixel de la imagen y se reemplaza por la media de los pixeles vecino. Se puede operar mediante convolucion con una mascara determinada.
El filtro de la mediana elimina casi por completo los errores en las imagenes de tipo impulsivo, mientras que un filtro de suavizado lineal no lo elimina, sino que lo difumina como por ejemplo, un punto blanco sobre fondo negro se convertiría en varios puntos gris oscuro.

IMAGENES DIGITALES

Una imagen digital es una representación bidimensional de una imagen utilizando bits (unos y ceros). Dependiendo de si la resolución de la imagen es estática o dinámica, puede tratarse de un grafico rasterizado de un grafico vectorial. A menos que se indique lo contrario en general por imagen digital se entiende gráfico rasterizado.

La mayoría de formatos de imágenes digitales están compuestos por una cabecera que contiene atributos (dimensiones de la imagen, tipo de codificación, etc.), seguida de los datos de la imagen en sí misma. La estructura de los atributos y de los datos de la imagen es distinto en cada formato.

Además, los formatos actuales añaden a menudo una zona de metadatos ("metadata" en fotografía ( Escala de sensibilidad, flash, etc.)

Estos metadatos se utilizan muy a menudo en el formato extensión cámaras digitales.

IMAGENES

Una imagen es una representación plasmada en una suferficie reflejada. Todo esto se da por la acción de la luz, sin la cual no obtendríamos visión de nada, menos aún de una imágen.

La luz, tiene distinta longitud de onda para cada color, de esta manera se puede apreciar las imágenes, al reflejar o rebotar la luz en las superficies; hablando en términos generales de los colores, en caso de las imágenes en B/N o escala de grises, de igual manera, se obtiene variaciones de la longitud de onda en la imagen reflejada.

• En matemáticas, una imagen de una función f es el conjunto de elementos y para los cuales existe un elemento x tal que y=f(x).

• En física, la imagen óptica de un objeto es la proyección de los puntos de la superficie visible del objeto sobre un plano.

• En informática una imagen puede ser un archivo codificado que, al abrirlo, muestra una representación visual de algo:

• Imagen corporativa, modo en que se percibe una compañía.