MATLAB y Simulink son dos herramientas que proporcionan un entorno exhaustivo para el análisis de datos, la visualización y el desarrollo de algoritmos de procesamiento digital de imágenes. Con MATLAB y Simulink se pueden realizar las siguientes tareas:
Importar, inspeccionar y mostrar imágenes de distintos tipos y formatos.
Convertir entre tipos y formatos de datos de imágenes para facilitar los siguientes pasos de análisis.
Aplicar técnicas de mejora de contraste, filtrado, transformaciones espaciales, enfoque, procesado de imágenes en color, operaciones morfológicas y detección de bordes.
Realizar segmentación basada en colores, umbrales, regiones o bordes.
Identificar objetos redondos, rectangulares o arbitrarios en una imagen.
Realizar transformaciones geométricas y registro de imágenes para alinear o fusionar imágenes.
Extraer características como puntos clave, descriptores o histogramas.
Aplicar algoritmos de visión artificial como visión estéreo, flujo óptico, perfil de color o reconocimiento de patrones.
Generar código C/C++ o HDL a partir de los algoritmos desarrollados en MATLAB o Simulink.
En este artículo se presenta un archivo comprimido que contiene varios ejemplos prácticos de procesamiento digital de imágenes con MATLAB y Simulink. El archivo se puede descargar desde el siguiente enlace: [PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES CON MATLAB Y SIMULink.rar]. El archivo contiene los siguientes archivos:
ArchivoDescripción
Ejemplo1.mImporta y muestra una imagen en escala de grises. Aplica un filtro gaussiano para reducir el ruido. Realiza una segmentación por umbral. Identifica y cuenta los objetos circulares en la imagen.
Ejemplo2.mImporta y muestra una imagen en color. Convierte la imagen al espacio HSV. Realiza una segmentación basada en el canal H. Identifica y cuenta los objetos rojos en la imagen.
Ejemplo3.mImporta y muestra dos imágenes tomadas desde distintas perspectivas. Realiza una detección de puntos clave con el algoritmo SURF. Calcula los descriptores correspondientes. Encuentra las correspondencias entre los puntos clave. Estima la matriz fundamental con el algoritmo RANSAC. Dibuja las líneas epipolares sobre las imágenes.
Ejemplo4.mImporta y muestra dos imágenes tomadas desde distintas perspectivas. Realiza una detección de puntos clave con el algoritmo SURF. Calcula los descriptores correspondientes. Encuentra las correspondencias entre los puntos clave. Estima la matriz homográfica con el algoritmo RANSAC. Realiza un registro de imágenes para alinear las dos imágenes. Fusiona las dos imágenes para crear una imagen panorámica.
Ejemplo5.mImporta y muestra una imagen en color. Extrae el perfil de color de la imagen. Clasifica la imagen en una de las cuatro categorías: fruta, flor, paisaje o animal. Muestra el resultado de la clasificación.
Ejemplo6.mImporta y muestra una imagen en color. Aplica un filtro de mediana para reducir el ruido. Realiza una segmentación por regiones con el algoritmo de crecimiento de regiones. Muestra las regiones segmentadas con distintos colores.
Ejemplo7.mImporta y muestra una imagen en color. Aplica un filtro de Sobel para detectar los bordes. Realiza una transformada de Hough para detectar las líneas rectas en la imagen. Muestra las líneas detectadas sobre la imagen.
Ejemplo8.mImporta y muestra una imagen en color. Aplica un filtro de Canny para detectar los bordes. Realiza una transformada de Hough circular para detectar los círculos en la imagen. Muestra los círculos detectados sobre la imagen.
Ejemplo9.mImporta y muestra una imagen en color. Aplica un filtro de Laplaciano para resaltar los bordes. Realiza una transformada de Fourier para obtener el espectro de frecuencias de la imagen. Muestra el espectro de frecuencias y su inversa.
Ejemplo10.mImporta y muestra una imagen en color. Aplica un filtro de Wiener para mejorar el contraste. Realiza una ecualización del histograma para mejorar el contraste. Muestra el histograma original y el ecualizado.
Para ejecutar los ejemplos, se debe tener instalado MATLAB y Simulink, así como las siguientes toolboxes: Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox y HDL Coder. Se recomienda consultar la documentación oficial de MATLAB y Simulink para obtener más información sobre las funciones y bloques utilizados en los ejemplos.
El procesamiento digital de imágenes con MATLAB y Simulink es una forma sencilla, eficiente y divertida de crear, procesar, comunicar y visualizar imágenes digitales. Con estos ejemplos se puede aprender a utilizar algunas de las técnicas más comunes y avanzadas de esta disciplina, así como a generar código para su implementación en hardware o software.
Esperamos que este artículo haya sido de su interés y que disfrute experimentando con los ejemplos proporcionados.
Fuente: [Procesamiento digital de imágnes con MATLAB y Simulink Erik Cuevas compressed]
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