1 Ingeniería de la Salud IMAGEN BIOMEDICA Realce: Filtros en imagen digital (Parte I)

2 Filtros

3 Filtros espaciales de realce

4 Filtros espaciales de realce

5 Filtros espaciales de realce

6 Filtros espaciales de realce

7 Filtros espaciales de realce

8 Filtros espaciales de realce

9 Filtros espaciales de realce

10 Filtros espaciales de realce

11 Filtros espaciales de realce

12 Filtros espaciales de realce

13 Filtros espaciales de realce

14 Filtros espaciales de realce

15 Filtros espaciales de realce

16 Filtros espaciales de realce

17 Filtros espaciales de realce

18 Filtros espaciales de realce

19 Filtros espaciales de realce

20 Filtros espaciales de realce

21 Filtros en el dominio de la frecuencia

22 Filtros en el dominio de la frecuencia

23 Filtros en el dominio de la frecuencia

24 Filtros en el dominio de la frecuencia

25 Filtros en el dominio de la frecuencia

26 Filtros en el dominio de la frecuencia

27 Filtros en el dominio de la frecuencia

28 Filtros en el dominio de la frecuencia

29 Filtros en el dominio de la frecuencia

30 Filtros en el dominio de la frecuencia

31 Filtros en el dominio de la frecuencia

32 Filtros en el dominio de la frecuencia

33 Filtros en el dominio de la frecuencia

34 Filtros en el dominio de la frecuencia

35 Filtros en el dominio de la frecuencia

36 Filtros en el dominio de la frecuencia

37 Filtros en el dominio de la frecuencia

38 Filtros en el dominio de la frecuencia

39 Filtros en el dominio de la frecuencia

40 Filtros en el dominio de la frecuencia

41 Uncorrelated Noise Noise Noise Power SpectrumThe spectrum of the uncorrelated noisy image has content at both low and high frequencies.

42 Función de densidad espectral o espectro de potenciasPara una imagen no-aleatoria, Un proceso aleatorio estacionario tiene como función de densidad espectral: Notese que nada se dice de una muestra particular, sólo de la función de densidad espectral media.

43 Filtros en el dominio de la frecuencia: Filtro ideal de banda baja

44 Filtro ideal de banda bajaSNR = 19.1 dB Noise-free Noisy

45 Ideal Low-pass Filter

46 Filtros de Fourier comunesTodos son filtros isotrópicos:

47 Filtros de Fourier comunesFiltro de Hanning

48 Filtros de Fourier comunesFiltro de Butterworth El exponente N determina el ratio de corte

49 Filtros de Fourier comunesFiltro Gaussiano

50 Comparación de filtros

51 Filtro de Butterworth .2 cyc/pix, orden N=4SNR = 19.2 dB Noise-free Noisy

52 Filtros de detección de bordesTomemos la primera derivada direccional de una imagen Esto es lo mismo que aplicar un filtro con una función de transferencia de jwx

53 Operadores gradientesLas derivadas son usadas como máscaras de convolución Pendiente local de intensidad Los resultados son las componentes x e y del gradiente de la intensidad. 0 0 0 -1 1 0 0 -1 0 0 1 0 0 0 0 Gradiente-x Gradient-y

54 Operadores gradientes Gradiente X: Gradiente Y:

55 Operadores de segunda derivadaConsideremos la derivada segunda En términos de máscaras de convolución, 0 0 0 0 -1 0 0 2 0 -1 1 0 0 0 0

56 El laplaciano El laplaciano Rotacionalmente invarianteSensible a regiones de “alta” curvatura

57 Operador laplaciano Mask:

58 Otros filtros Mascara: