TY - BOOK AU - Cuevas,Erik AU - Zaldívar,Daniel AU - Pérez-Cisnero,Marco TI - Procesamiento digital de imágenes usando MatLAB & Simulink / SN - 9786077070306 U1 - 778 21 PY - 2010///. CY - México, D.F. : PB - Alfaomega : , RA-MA, KW - Procesamiento digital de imágenes KW - Matlab (Programa para computador) KW - Fotografía digital KW - LEMB N1 - Prólogo páginas, 19 / Introducción, 25 / Sistema de visión y procesamiento de imágenes, 25 / Procesamiento digital de imágenes, 26 / Relaciones básicas entre pixeles, 27 / Vecinos de pixel, 27 / Conectividad, 28/Medidas de distancia, 29 / Matlab y Simulink, 31 / Consideraciones iniciales, 32 / Lectura, despliegue y escritura de imágenes, 33 / Tipos de datos, 34 / Tipos de imágenes en Matlab, 35 / Imágenes a escala de grises, 35 / Imágenes binarias, 35 / Conversión entre tipos de datos, 35 / Conversión entre diferentes tipos de imagen, 36 / Indexado de vectores y matrices, 37 / Indexado de vectores, 37 / Indexado de matrices, 39 / Operaciones sobre matrices completas, 41 / Programación en Matlab, 42 / Estructuras de control para la programación, 44 / Estructura if y else if, 46 / Estructuras for, 47 / Estructura while, 47 / Break y continue, 48/Estructura switch, 49 / Histogramas, 49 /¿Qué es una histograma?, 49 / Características de toma de una imagen, 51 / Iluminación, 52 / Contraste, 52 / Dinámica, 53 / Cálculo del histograma de una imagen con Matlab, 54 / Función de matlab para línea de comandos, 54 / Librerías de bloques para el procesamiento de imagen y video de Simulink, 55 / Histogramas de imágenes a color, 64 / Histogramas de luminosidad, 64 / Histogramas de los componentes de color, 65 / Histograma acumulativo, 65 / Herramientas de Matlab para el cálculo del histograma acumulativo, 66 / Operaciones de Pixel, 71/Cambio del valor de la intensidad del pixel, 72 / Contraste e Iluminación o brillo, 72 / Delimitación de los resultados por operaciones de pixel, 74 / Complemento de la imagen, 75 / Segmentación por umbral, 76/Histograma y operaciones de pixel, 77 / Adaptación automática del contraste, 78 / Ecualización lineal del histograma, 83 / Adaptación del histograma por especificación, 86 / Probabilidades e histogramas de frecuencias, 87 / Principio del ajuste del histograma por especificación, 89 / Distribuciones de referencia lineal por partes, 90 / Ajuste a un histograma en concreto, 92 / Corrección Gamma, 93 / La función gamma, 94 / Utilización de la corrección gamma, 95 / Operaciones de pixel en matlab, 97 / Cambio de contraste e iluminación en Matlab, 97 / Complemento de una imagen utilizando los bloques de procesamiento de imagen y video de Simulink, 98 / Segmentación de una Imagen por Umbral usando Matlab y Simulink, 99 / Ajuste de contraste con Matlab, 103 / Ecualización del Histograma usando MatLB, 106 / Corrección Gamma usando MatLB, 112 / Operaciones de pixel de múltiples fuentes, 114 / Operaciones lógicas y aritméticas, 115 / Operación de mezclado Alfa, 118 / Mezclado alfa y otras operaciones de imagen múltiple en Simulink, 119 / Ejemplo integrador de operaciones de pixel en simulink, 122 / Filtros Especiales, 125 / ¿Qué es un filtro?, 126 / Filtros lineales especiales, 128 / La matriz del filtro, 128 / Operación de los filtros, 129 / Cálculo de las operaciones de filtro en Matlab, 131 / Tipos de filtros lineales, 135 / Filtros de suavizado, 136 / Filtros de diferencia, 138 / Características formales de los filtros lineales, 139 / Convolución lineal y correlación, 140 / Propiedades de la convolucion lineal, 142 / Separabilidad de los filtros, 144 / Respuesta al impulso de un filtro, 146 / Añadir ruido a imágenes con Matlab, 148 / Filtros no lineales espaciales, 153 / Filtros máximos y mínimos, 154 / El filtro de la mediana, 156 / El filtro de la mediana con ventana de multiplicidad, 160 / Otros filtros no lineales, 162 / Filtros espaciales lineales en Matlab, 163 / Tamaño de la correlación y convolución, 163 / Manejo de las fronteras de la imagen, 169 / Funciones de Matlab para la implementación de los filtros lineales espaciales, 172 / Funciones de Matlab para el filtraje espacial no lineal, 175 / Bloques para el filtrado lineal espacial de la librería de procesamiento de imágenes y video de simulink, 180 / Ejemplos de filtrado lineal en Simulink, 185 / Bloques para el filtrado no lineal espacial de la librería de procesamiento de imágenes y video de Simulink, 193 / Ejemplo de filtrado no lineal en Simulink, 194 / Filtro Binario, 197 / Implementación del filtro binario en Matlab, 200 / Bordes y Contornos, 207 / ¿Cómo se producen los contornos?, 207 / Detección de bordes utilizando técnicas basadas en el gradiente, 208 / Derivada parcial y gradiente, 209 / El filtro derivada, 211 / Filtros para la detección de bordes, 211 / Los operadores Prewitt y Sobel, 213 / El operador Roberts, 216 / Operadores de Compas, 218 / Detección de bordes con Matlab, 219 / Utilización de Matlab como lenguaje de programación para encontrar bordes, 220 / Funciones de Matlab para la detección de bordes, 222 / Utilización de los bloques de procesamiento de imagen y video de Simulink, 225 / Operadores basados en la segunda derivada, 240 / Detección de bordes mediante la técnica de la segunda derivada, 241 / Mejora de nitidez en las imágenes, 243 / Utilización de las herramientas de Matlab para la implementación del filtro laplaciano y mejora de la nitidez de imagen, 245 / El filtro canny, 249 / Herramientas de Matlab que implementan el filtro de Canny, 250 / Determinación de esquinas, 253 / Esquinas en una imagen, 253 / Algoritmo de Harris, 254 / Matriz de estructuras, 254 / El filtrado de la matriz de estructuras, 255 / Cálculo de los valores y vectores propios, 255 / Función del vapor de la esquina (V), 257 / Determinación de los puntos de esquina, 258 / Implementación del algoritmo, 259 / Determinación de los puntos esquinas usando Matlab, 262 / Determinación de los puntos esquinas usando los bloques de simulink, 267 / Algunos otros detectores de esquinas, 275 / Detector Beaudet, 276 / Operador kitchen & Rosenfeld, 279 / Detector de Wang & Brady, 281 / Detección de Lineas y Curvas, 285 / Estructuras en una imagen, 285 / La trasformada de hough, 286 / El espacio de parámetros, 288 / Matriz de registros de acumulación, 290 / Implementación de la transformada de Hough, 29 / Funciones de Matlab para la detección de líneas, 302 / Ejemplo de detección de líneas usando las funciones de Matlab, 305 / Bloques de simulink para detección de líneas, 309 / Ejemplo de detección de líneas usando los bloques de simulink, 317 / Transformada de Hough para la detección de círculos, 319 / La transformada de hough implementada en Matlab para la detención de círculos, 323 / Operaciones Morfológicas, 325 / Contracción y crecimiento de estructuras, 326 / Tipos de vecindad entre pixeles, 327 / Operaciones morfológicas fundamentales, 329 / La estructura de referencia, 329 / Conjunto de puntos, 330 / Dilatación, 331 / Erosión, 331 / Propiedades de la dilatación y erosión, 332 / Diseño de filtros morfológicos, 334 / Detección de bordes en imágenes binarias, 337 / Combinación de operaciones morfológicas, 337 / Apertura, 339 / Cierre, 339 / Propiedades de las operaciones Apertura y Cierre, 339 / La transformación de éxito o fracaso (“Hit-or-miss), 340 / Filtros morfológicos para imágenes a escalera de grises, 342 / Estructura de referencia, 342 / Dilatación y erosión para imágenes de intensidad, 343 / Operaciones de apertura y cierre con imágenes de escala de grises, 345 / Transformación top-hat y bottom-hat, 349 / Funciones de Matlab para operaciones morfológicas, 350 / Función strel, 350 / Funciones de Matlab que involucran las operaciones de apertura y cierre, 355 / La función bwmorph, 356 / Etiquetado de componentes convexos, 359 / Bloques de simulink para operaciones morfológicas, 362 / Bloques de las principales operaciones morfológicas, 363 / Ejemplos de la utilización de los bloques de simulink de las principales operaciones morfológicas, 365 / Bloques de las operaciones auxiliares morfológicas, 369 / Ejemplos de la utilización de los bloques de simulink de las operaciones morfológicas auxiliares, 371 / Procesamiento de imágenes binarias, 375 / Etiquetado de objetos, 376 / Paso 1. Etiquetado temporal de objetos, 376 / Paso 2. Resolución de colisiones, 382 / Implementación del algoritmo de etiquetado de objetos usando Matlab, 383 / Contornos de objetos, 387 / Contornos externos e internos, 387 / Combinación de identificación de contornos y etiquetado de objetos, 389 / Implementación del algoritmo de combinación de identificación de contornos y etiquetado de objetos en Matlab, 393 / Representación matricial, 397 / Codificación de longitud, 398 / Código cadena, 399 / Características de los objetos binarios, 404 / Características, 405 / Características Geométricas, 405 / Características estáticas de forma, 408 / Momentos de inercia centrales, 411 / Características topológicas, 415 / Funciones para el procesamiento de imágenes binarias en Matlab, 416 / Ejemplo de aplicación, 416 / Ejemplos de aplicación, 416 / Bloques para el procesamiento de imágenes binarias en simulink, 427 / TRade Boundaries (Trazado de contornos), 427 / Blob análisis (Análisis de regiones), 405 / Ejemplos de aplicación, 408 / Imágenes a color, 441/Imágenes RGB, 441 / Composición de las imágenes a color, 443 / Histograma de una imagen RGB, 447 / Histograma de imágenes RGB en Matlab, 449 / Modelos de color y conversiones de espacio de color, 450 / Conversión de una imagen RGB a escala de grises, 451 / Imágenes RGB sin color, 452 / Reducción de saturación de una imagen a color, 453 / Modelo de color HSV y HSL, 454 / Conversión de RGB a HSV, 456 / Conversión de HSV a RGB, 458 / Conversión de RGB a HLS, 460 / Conversión de HLS a RGB, 460 / Comparación de los modelos HSV y HSl, 462 / Los modelos de color YUV, YIQ y YCbCr, 465 / El modelo YUV, 466 / El modelo YIQ, 466 / El modelo YCbCr, 467 / Modelos de color útiles para la impresión de imágenes, 468 / Transformación de CMY a CMYK (versión 1), 470 / Transformación de CMY a CMYK (versión 2), 470 / Transformación de CMY a CMYK (versión 3), 471 / Modelos colorimétricos, 471 / El espacio de color CIEXYZ, 472 / El diagrama de color CIE, 474 / Normas de iluminación, 475 / Adaptación cromática, 476 / El gamut, 477 / Variantes del espacio de color CIE, 478 / El modelo de CIE *A*B, 479 / Transformación CIEXYZ, L*a*b*, 479 / Transformación L*a*b*, CIEXYZ, 480 / Determinación de la diferencia de color, 481 / El modelo SRGB, 481 / Funciones de Matlab para el procesamiento de imágenes a color, 482 / Funciones para la manipulación de imágenes RGB e indexadas, 483 / Funciones para la conversión de espacios de color, 491 / Procesamiento de imágenes a color, 494 / Transformaciones lineales de color, 495 / Transformación lineal de color usando Matlab, 496 / Procesamiento espacial en imágenes de color, 498 / Suavizado de imágenes a color, 499 / Suavizado de imágenes a color con Matlab, 499 / Mejora de Nitidez en las imágenes a color, 502 / Mejora de Nitidez en las imágenes a color con Matlab, 503 / Procesamiento vectorial de imágenes a color, 505 / Detención de bordes en imágenes a color, 505 / Detención de bordes en imágenes a color usado Matlab, 509 / Procesamiento de imágenes a color utilizando simulink, 512 / Color Space Conversión ( conversión entre espacio de colores), 512 / Ejemplos de aplicación, 514 / Transformada de Fourier, 523 / Introducción a la transformada de Fourier, 524 / Funciones del Seno y Coseno, 524 / Frecuencia y amplitud, 524 / Fase, 526 / Ortogonalidad, 526 / La notación de Euler, 526 / Serie de Fourier para la representación de señales periódicas, 529 / La integral de Fourier, 530 / La Transformada de Fourier, 531 / Pares de transformada de Fourier, 533 / Propiedades de la transformada de Fourier, 533 / Propiedades de la transformada de Fourier, 536 / Simetría, 536 / Linealidad, 537 / Escalamiento, 537 / Traslación, 537 / Propiedad de la convolución, 538 / Consideraciones hacia señales discretas, 538 / Muestreo, 539 / Muestreo mediante la función impulso, 539 / La función peine, 541 / Efecto del muestreo en la transformada de Fourier, 542 / El teorema de muestreo y el fenómeno del Ailas, 546 / Funciones discretas y periódicas, 546 / La transformada discreta de Fourier en 2-D, 555 / La DFT Bidimensional, 555 / Funciones base, 556 / Implementación de la 2-D DFT, 556 / Representación de la 2-D DFT, 559 / Intervalo de valores, 559 / Representación centralizada, 559 / Frecuencias y orientación en 2 Dimensiones, 563 / Frecuencia efectiva, 564 / Limites de frecuencia y el efecto del alias en 2 Dimensiones, 565 / Propiedades de la 2-D DFT, 566 / Traslación,566 / Rotación, 568 / Efectos de la periodicidad, 569 / Windowing, 571 / Funciones ventana, 572 / Diseño filtros de Repuesta finita al impulso (FIR), 576 / Especificaciones o requerimientos de los filtros, 577 / Método por uso de ventanas, 579 / Extensión del método de ventana a 2 dimensiones, 588 / Filtrado de imágenes en el dominio de la frecuencia, 592 / Ejemplos de diseño de filtros en dominio de la frecuencia, 594 / Análisis frecuencial de imágenes usando Matlab, 596 / Ejemplos de utilización de las funciones para el análisis frencuencial de Matlab, 611 / Diseño de filtros fir para imágenes usando Matlab, 609 / Ejemplos de utilización de las funciones para el diseño de filtros fir en Matlab, 611 / Bloques para el análisis frecuencial de la librería de procesamiento de imágenes y video de simulink, 613 / Ejemplos de utilización de los bloques para el análisis frecuencial en simulink, 621 / Transformada discreta del coseno, 629 / La TDC en una sola dimensión, 629 / Funciones bases de la TDC, 630 / Implementación de la TDC en una sola dimensión, 631/La transformada discreta del coseno en dos dimensiones, 634 / Separabilidad, 634 / Ejemplo, 635 / Funciones para el cálculo de la TDC en Matlab, 636 / Operaciones geométricas en imágenes, 639 / Transformación de coordenadas, 641 / Transformaciones sencillas, 641 / Coordenadas homogéneas, 643 / Transformación a fin (transformación del triángulo), 644 / Transformación proyectiva, 649 / Transformación bilineal, 656 / Otras transformaciones geométricas no lineales, 660 / Reasignación de coordenadas, 669 / Mapeo fuente –destino, 670 / Mapeo destino-fuente, 671 / Interpolación, 672 / Métodos sencillos de interpolación, 673 / Interpolación ideal, 674 / Interpolación cubica, 676 / Interpolación en 2 dimensiones, 678 / Alias, 682 / Funciones para la transformación geométrica en Matlab, 684 / Bloques para la transformación geométrica en simulink, 689 / Comparación y Reconocimiento de Imágenes, 707 / Comparación en imágenes a escala de grises, 708 / Distancia entre patrones, 709 / Distancia y correlación, 715 / La correlación cruzada normalizada, 719 / Coeficiente de correlación, 721 / Reconocimiento de patrones usando el coeficiente de correlación, 726 / Comparación de imágenes binarias, 733 / La transformación de distancia, 734 / El algoritmo de Chamfer, 736 / índice de relación de Chamfer, 740 / Ejemplo de reconocimiento usando los bloques de procesamiento de imagen de simulink, 746 / Video B/W, 751 / Color Space Conversión, 752 / Image From Workspace, 753 / Detección patrón, 754 / D correlation, 755/Maximum, 756 / Data Type Conversión, 756 / Bibliografía, 761 / Apéndice A. Librería de bloques para el procesamiento de imágenes y video de simulink, 767 / Introducción, 767 / Descripcion de la librería de bloques, 768 / Análisis & Enhancement, 769 / Conversions, 770 / Fieltren, 771 / Geometric Transformations, 772 / Morphological Operations, 773 /Sinks, 774 / Sources, 775 / Statistics, 776 / Text & Graphics, 777 / Transforms, 778 / Utilities, 779 / Equipo y material necesario, 780 / Desarrollo de ejemplos, 780 / índice Alfabético, 813. N2 - Este libro tiene como objetivo abarcar la totalidad de los temas básicos y avanzados que formulan la base de construcción de los sistemas actuales de procesamiento de imagen. En esta obra se presenta un tratamiento de los temas en dos direcciones. Primero, en la teoría, dando profundidad a los conceptos y algoritmos presentados, al grado que el lector pueda predecir los resultados que se obtendrán si decide modificar parámetros estructurales de los algoritmos. Segundo, en la práctica, aportando la información necesaria para que cada uno de los algoritmos tratados puedan ser implementados por el lector usando la herramienta MatLAB & Simulink. El libro estructurado para cubrir cursos formales universitarios, también puede ser usado de manera individual por ingenieros, profesionales e investigadores, cubriendo su contenido primero en su sección básica y después en sus temas avanzados, o bien simplemente analizando un tema. Ventajas Competitivas: Una característica muy importante de esta obra es que la explicación e implementación de los algoritmos no se reduce solo al uso tradicional de imágenes estáticas procesadas por segmentos de código en MatLAB, sino que enseña la manera de implementar los algoritmos tratados, en tiempo real, mediante la utilización de la herramienta llamada “Video and Image Processing Blockset”, que opera sobre el entorno Simulink. Esta característica es única, ya que no existe ningún otro libro que haga uso de esta herramienta ni en el tratamiento ni en la profundidad de los algoritmos tratados en esta obra. La importancia de esta herramienta radica en que complejos algoritmos de visión que antes era prácticamente imposible implementar en un tiempo razonable, ahora como se verá a lo largo del libro consumirá algunos minutos ER -