Reporte de actividades del proyecto de Investigación en ...

El problema de la binarización es encontrar un umbral óptimo que divida la
imagen a blanco y negro sin que se agregue ruido a la imagen a segmentar. El
programa #5 muestra como binarizar una imagen en tonos de gris a blanco y negro
con diferentes umbrales y en el programa #6 se muestra la función “graythresh” que
utiliza el método de Otsu para calcular el umbral óptimo de forma automática
directamente de la imagen en color.
[ancho largo]=size(im_gris)
for x=1:1:ancho
for y=1:1:largo
intensidad=im_gris(x,y);
im_negativo(x,y)=uint8(255-double(intensidad));
if intensidad>192 im_byn1(x,y)=255; else im_byn1(x,y)=0; end
if intensidad>128 im_byn2(x,y)=255; else im_byn2(x,y)=0; end
if intensidad>64 im_byn3(x,y)=255; else im_byn3(x,y)=0; end
end
end
figure, imshow(im_color); title('color');
figure, imshow(im_gris); title('256 Tonos de Gris');
figure, imshow(im_negativo);title('negativo');
figure, imshow(im_byn1);title('blanco y negro 1');
figure, imshow(im_byn2);title('blanco y negro 2');
figure, imshow(im_byn3);title('blanco y negro 3');
Programa #5: Segmentación con diferentes umbrales
clear all; close all
im_color=imread('sacapuntas1.bmp');
nivel = graythresh(im_color);
im_byn = im2bw(im_color,nivel);
figure, imshow(im_byn);title('imagen en blanco y negro Otsu');
Programa #6: Segmentación con el método de Otsu
En la figura 10.3.2 se muestran dos técnicas para eliminación de ruido
mediante operaciones morfológicas sobre imágenes binarias. La cerradura seguida
de una apertura une los puntos blancos que están casi unidos, eliminando pequeños
puntos negros; La apertura seguida de la cerradura disuelve casi por completo los
puntos blancos y se obtienen mejores resultados.
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