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  • 1. FACULTAD DE INGENIERA ELECTRONICA Y MECATRONICA INGENIERIA MECATRONICA Prof. Ing. José C. Benítez P. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Y VIVISON ARTIFICIAL(PS02) BALOTARIO DE PREGUNTAS PARA LA SEGU DA PRÁCTICA CALIFICADA1. Procesamiento digital de imágenes a. Explicar que es el brillo de una imagen. b. Explicar que es contraste de una imagen. c. Dar cinco ejemplos de filtros de imágenes. Explicar cada uno de ellos. d. Explicar tres tipos de ruido en imágenes. e. Listar 15 aplicaciones de procesamiento de imágenes. f. Detallar las características de las cuatro primeras imágenes. g. Ubique 10 aplicaciones en el espectro electromagnético. h. Explicar el rango del espectro visible. i. Ubicar los colores en el espectro de luz visible. j. Listar 10 tipos de imagen2. Tipos de Visión y Sensores. Explicar detalladamente: a. Los tipos de visión. b. Factores de la visión c. Explicar porque no podemos ver como las águilas. d. Flujo luminoso e. Rendimiento luminoso f. Intensidad luminosa. Definir su unidad de medida. g. Iluminancia. Definir su unidad de medida. h. Luminancia i. ¿Qué es un transductor? j. Dar 10 ejemplos de transductores. k. ¿Qué es un sensor? l. Dar 10 ejemplos de sensores. m. Como se clasifican os sensores. n. Definir cada una de las características de los sensores o. ¿Qué son los sensores ópticos? p. Listar cinco ejemplos de sensores ópticos. q. ¿Cómo se elige un sensor?3. Fundamentos de VA. a. Hacer un gráfico con la estructura típica de la visión humana. b. Hacer un gráfico con la estructura típica de un sistema de visión artificial. c. Hacer un gráfico explicando el punto focal, el eje óptico, la distancia focal y el plano focal. d. Mediante una grafico explique las posiciones del plano imagen. e. Defina que es una aberración. f. Explicar con detalle los tipos de aberraciones. g. Explicar con detalle los tipos de aberraciones geométricas. h. ¿Cuándo la luz incide sobre un objeto, que puede ocurrir? i. ¿Cuáles son las propiedades de los objetos? j. ¿Qué materiales son reflexivos? k. ¿Qué materiales son absorbentes? l. ¿Qué materiales son transmisión? m. Explicar detalladamente mediante un gráfico cada uno de los materiales que existen. n. Explicar detalladamente mediante un gráfico cada tipos de iluminación
  • 2. o. Explicar detalladamente mediante un gráfico cada tipos de fuentes de luz, indicando ventajas y desventajas p. Explicar los tipos de cámaras de video. q. Explicar los tipos de cámaras de video digitales. Hacer un esquema de cada una. r. Definir los parámetros importantes de una cámara.4. Procesamiento de imágenes con MatLab:NOTA IMPORTANTE: • Para trabajar con imágenes es recomendable trabajar con imagen sin compresión, por lo que se debe trabajar con imágenes BMP. • Las imágenes a colores tienes tres componentes: R, G y B. • Existen muchos algoritmos de conversión de imágenes a color RGB a escala de grises, tres de ellos son: o Lightness: Método que calcula la media de los colores extremos: (max(R,G,B) + min(R,G,B)) / 2 o Average: Media de cada uno de los colores que componen la imagen: (R, G, B) / 3 o Luminosity: Media ponderada que considera la forma en que los humanos percibimos los colores: 0.21 R + 0.71 G + 0.07 B a. Generar las siguientes imágenes de dimensiones de 32 x 32 de 8 bits a color (originales): • Degrade de un color por cada una de las tres esquinas hacia la cuarta esquina que será blanco. • Tablero de ajedrez con cada cuadricula de blanco negro, R, G y B. • Generar la siguiente imagen: b. Convertir cada una de las imágenes generadas a escala de grises (originales). c. Mostrar el histograma de cada imagen. d. Ajustar el brillo de cada una de las imágenes de escala de grises originales al 10 %, 25% y al 75%. e. Mostrar el histograma de cada imagen. f. Ajustar el contraste de cada una de las imágenes de escala de grises originales al 2% del 20%, al 5% del 30% y al 7% del 40% g. Mostrar el histograma de cada imagen. h. Binarizar óptimamente cada imagen de escala de grises originales. i. Mostrar el histograma de cada imagen. j. Convertir cada una de las imágenes a color originales a 4 bits. k. Mostrar las imágenes. l. Mostrar el histograma de cada imagen. m. Convertir cada una de las imágenes a color originales a 2 bits. n. Mostrar las imágenes. o. Mostrar el histograma de cada imagen. p. Rotar cada una de las imágenes a color originales. q. Mostrar el histograma de cada imagen. r. Reducir las dimensiones cada una de las imágenes a color originales a la mitad. s. Mostrar el histograma de cada imagen. t. Desarrollar todos los ejercicios anteriores (desde la a hasta la s) en Matlab con dimensiones de imágenes de 256 x 128.