Jugando con perfiles e histogramas en imágenes de Matlab

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Las imágenes de prueba están en C:\MATLAB\toolbox\images\imdemos

Pruebe las siguientes funciones:

           

imagen bacteria, archivo
en escala de grises

X = imread('bacteria.jpg','JPG');     % probar al menos tres imágenes distintas

image(X);

colormap(map);
colormap(hot); colorbar;

pause
image(X);

liney=X(:,100);     % column profile (vert)

linex=X(60,:);       % row profile (horiz)

hold on; plot(linex);

Resultado de la primera rutina

1. Pruebe otros perfiles sin exceder las dimensiones de la imagen (recordar “size(X)”) e interprete dichos perfiles en función de la imagen

2.  Los valores de gris de los píxeles de una imagen son una población cuya distribución (frecuencia) permite caracterizar ciertas propiedades de la imagen, sin preservar información espacial (aunque depende de dónde se toman las muestras.   Pruebe las funciones de histograma de una señal, pero ahora en una imagen.   Implemente usted su propia función para calcular un histograma y grafiquelo en diferentes escalas.

Sugerencia (ejercicio: corregir índices definiendo por ejemplo H como subvector de otra matriz ):

% X se define como arriba:  una matriz que contiene la imagen.

H=zeros(256,1);    % iniciar vector de histograma a 0

[m,n] = size(X);    % obtener dimensiones

for i=1:m

  for j=1:n

     H(X(i,j)+1) = H(X(i,j)+1)+1;   % usar datos como direcciones para contra frecuencias

  end

end

plot(H);

3.  Calcule ahora su histograma en escala logarítmica, muestreando la imagen de manera uniforme; pruebe la función random.   Observe los detalles del histograma y pruebe otras escalas.  Comente sus observaciones.

4.  Si N es el total de pixeles, y se muestrean M. Calcule histograma de zonas de interés (un rectángulo que contenga las bacterias, por ejemplo).  Compare con histogramas del fondo en distintas áreas.  ¿Cómo se relacionan con el histograma global?   Repita 4. para una zona de interés (no del fondo).  

6. Compara la implementación de arriba con las funciones de histograma predefinidas en Matlab (úselas).

7.  Aumente el intervalo dinámico de los valores de gris (o sea el contraste) usando la información del histograma (recordar lo que se vio en clase), en uno global y en dos locales.  Para esto será necesario modificar los valores de gris de acuerdo al histograma.

8.   ¿Cómo definir y almacenar  su propia paleta de colores?  Diseñe una que vaya de café obscuro a color crema y de crema azul claro, de azul claro a verde.