Umbralización basada en histogramas.

La identificación de un histograma es los mas importante de la selección de umbral.
Una vez seleccionado el umbral cambiamos todos los valores mayores o iguales al umbral y los cambiamos por 1 y los demas por ceros.

Ejemplo 1:





Ejemplo 2:



Ejemplo 3:
Detectar el cambio en la imagen uno de la 2:
Primero se resta matricialmente con el criterio de valor absoluto
Luego se realiza la umbralización.

Utilidades de Histogramas y Umbralización

Ecualización del histograma

Es utilizado para lograr una armonización de los niveles de luminosidad de la imagen, tratando de que cada uno de los niveles del histograma tiendan a contener el mismo numero de pixeles.
La curva tonal que corresponde a la ecualización del histograma depende totalmente de la imagen. Sin embargo, la mayoría de las aplicaciones generalmente ofrece una herramienta que permite llevar a cabo esta operación de manera automática.
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Expansión del histograma

Es distribuir las frecuencias de la apariencia de los píxeles en todo el ancho del histograma.
Lo que se logra es que si los valores del histograma están muy juntos unos a otros, la expansión permitirá proporcionar una mejor distribución para aclarar aún más los píxeles claros y acercar los píxeles oscuros al negro.




UMBRALIZACIÓN
La imagen del ejemplo es una imagen granulosa en escala de grises con "bordes poco nítidos". Con bordes poco nítidos nos referimos a que existe una transición, desde el fondo blanco al objeto negro de forma que los pixels que delimitan el objeto tienen diferentes tonos de gris.


Por ejemplo si tomamos un valor umbral de 30 es demasiado bajo por lo tanto algunos puntos del objeto quedan en blanco, o sea, que se han asignado al fondo de la imagen, mientras que con los valores umbral 52 y 204 se obtienen mejores resultados.
El valor de 230 asigna erróneamente algunos pixels del fondo de la imagen al objeto. Es por que se eligió un valor muy alto.

Ejemplos

Filtro de la mediana

Es comunmente utilizado para eliminar ruido de una imagen.
Se recorre cada píxel de la imagen y se reemplaza por la mediana de los píxeles vecinos. Se ordena los valores de los pixeles de a lado en orden y seleccionado el que queda en medio.
Una desventaja se este filtro no es lineal
Una ventaja es que da buenos resultados en caso de ruido.

Filtro de la media

Es muy fácil de implementar para suavizar imágenes por lo tanto es mas facil de usar que el de la mediana, es utilizado para reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre píxeles vecinos.
Se recorre cada píxel de la imagen y se reemplaza por la media de los píxeles de a lado. opera mediante convolución con una máscara determinada.i, reducir la cantidad de variaciones de intensidad entre píxeles vecinos.
Algunas de las desventajas de su uso es que el filtro de la media es más sensible a cambios locales que el de la mediana (un filtro no lineal). Otra seria que el filtro de la media puede crear nuevas intensidades de grises que no aparecían en la imagen.

Formatos de imagen

Pueden ser de algunos formatos diferentes: bmp, gif, jpg, etc.Pero axisten navegadores que no van a ser compatibles con algunos tipos de imagenes, o bien se debe hacer un analisis previo a subirlas a la web ya que podrian ocupar mucho espacio.

Los que mas se utilizan son el GIF y el JPG, que aunque son imágenes de menor calidad que las imágenes BMP, son más recomendables debido a que ocupan menos memoria. Vamos a ver un poco más sobre estos formatos:

Tipos de imágenes

Se puede utiliar ciertos criterios para clasificar las imagens, en el caso que nos ocupa nos interesa exclusivamente la forma en que esta imagen se encuentra descrita en el ordenador.

Se puede distinguir dos grandes grupos de imágenes digitalizadas: aquellas que están descritas en base a fórmulas matemáticas que definen su relleno y contorno, llamadas vectoriales y las que se encuentran descompuestas en píxeles[1], es decir, pequeños cuadraditos de color que, al observarse todos en conjunto proporcionan la representación total de la imagen.Éstas se denominan imágenes en mapa de bits.

Imágenes vectoriales
Se componen de contornos y rellenos definidos matemáticamente mediante precisas ecuaciones que describen perfectamente cada ilustración.



Imagen vectorial con relleno y contorno perfectamente definidos.

Este tipo de imágenes son adecuadas para ilustraciones que contienen zonas bien definidas con rellenos homgéneos de color y se utilizan, siempre que sea posible, dadas sus altas prestaciones a la hora de su reproducción.

Imaginemos por ejemplo el logotipo de una conocida marca de prendas deportivas.



Imágenes en mapa de bits

Se describen mediante una gran cantidad de cuadraditos, llamados píxels, que están rellenos de color aunque éste sólo sea blanco o negro. Supongamos que queremos reproducir una fotografía de un paisaje en un cuaderno con hojas cuadriculadas. Podemos trazar en la foto cuadrados de igual tamaño que en el cuaderno y, a continuación, traspasar a éste los colores de cada cuadro, ello nos proporcionará en nuestro papel una imagen aproximada a la foto original.

Ejemplo: